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संक्षेप: हाल ही में, भविष्यवाणी करने वाले मशीन लर्निंग मॉडलों ने प्रोस्टेट कैंसर निदान के लिए संभावनाएँ दिखाई हैं। प्रोस्टेट कैंसर पहचान और वर्गीकरण के लिए MRI रेडियोमिक विशेषताओं की उपयोगिता कई अध्ययनों में प्रदर्शित की गई है, लेकिन अधिकांशतः अपेक्षाकृत छोटे और एकल केंद्र के कोहॉर्ट का उपयोग किया गया है। इस अध्ययन में, हमने दिखाया कि रेडियोमिक्स-आधारित मशीन लर्निंग नैदानिक प्रथा की तुलना में अपेक्षाकृत अच्छा प्रदर्शन कर सकता है, विशेष रूप से बड़े मल्टीसेंटर सेटिंग्स में। मरीज स्तर के विश्लेषण पर, एक रेडियोलॉजिस्ट द्वारा PI-RADS रीडिंग और मशीन लर्निंग मॉडल के लिए रिसीवर-ऑपरेटिंग कर्व के तहत क्षेत्र क्रमशः 90% और 89% थे।
एनकेटिया एट अल। (बुद,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।