一个集成影像数据和模型的人工智能平台，通过前列腺癌的连续体支持精准护理

在欧洲，前列腺癌 (PCa) 是男性中第二常见的癌症，也是第三大致命癌症。 目前的临床实践往往导致惰性肿瘤的过度诊断和过度治疗，缺乏精确度，需要先进的 AI 模型通过破译非直观的高级医学图像模式来超越 SoA，并提高区分惰性和侵袭性疾病的性能，早期预测复发和检测转移或预测治疗的有效性。 迄今为止，基于单一机构、规模有限和供应商特定数据集的努力是分散的，而可用的 PCa 公共数据集（例如 美国 TCIA）只有几百个案例使得模型无法泛化。

ProCANcer-I 项目汇集了 20 个合作伙伴，包括 PCa 参考中心、人工智能领域的世界领导者和创新型中小企业，他们在各自领域拥有公认的专业知识，旨在设计、开发和维护基于云的安全欧洲图像基础设施用于数据处理的工具和服务。 该平台拥有最大的 PCa 多参数 (mp)MRI 集合，全球匿名图像数据（>17,000 个案例），基于数据捐赠，符合欧盟立法 (GDPR)。 基于新颖的集成学习方法开发了强大的 AI 模型，从而产生了供应商特定和中立的 AI 模型，用于解决 8 种 PCa 临床场景。

为了加速 PCa AI 模型的临床转化，我们专注于提高解决方案在公平性、安全性、可解释性和可重复性方面的可信度。 开发了监控模型性能的指标和因果可解释性功能，以进一步增加临床信任并告知可能的故障和错误。 定义了人工智能模型认证的路线图，与监管机构互动，从而为欧洲监管路线图做出贡献，以验证基于人工智能的临床决策模型的有效性。