芬蘭的ProScreen試驗研究發現，邀請男性參加篩檢計畫，可以提高檢測到高級別攝護腺癌的機會，但也會發現許多低級別的癌症。研究結果顯示，有必要進一步研究死亡結果，以瞭解篩檢的效益。 PubMed DOI

這項研究評估了磁共振影像（MRI）在前列腺癌篩檢中的療效與安全性，並與傳統活檢比較。自2015年起，50至60歲男性參與者接受前列腺特異性抗原（PSA）篩檢，PSA達3 ng/mL以上者進行MRI檢查，隨後隨機分配進行系統性或MRI靶向活檢。結果顯示，MRI靶向活檢組的前列腺癌檢出率為2.8%，顯著低於系統性活檢的4.5%。MRI方法能有效減少臨床上不重要的癌症診斷，且保持低風險，顯示其為更安全有效的篩檢選擇。 PubMed DOI

這項研究評估立體定向體部放射治療（SBRT）對局部前列腺癌患者的效果，與傳統放射治療相比是否不劣。874名T1或T2期前列腺癌男性參與，隨機分配接受SBRT或對照治療。結果顯示，SBRT組的5年失敗自由率為95.8%，對照組為94.6%，證實SBRT的非劣性。不過，SBRT組的泌尿生殖系統毒性較高，達26.9%。總體而言，SBRT對低至中等風險的前列腺癌患者是一個可行的治療選擇。 PubMed DOI

PACE-B試驗是一項第三期研究，旨在比較立體定向體部放射治療（SBRT）與傳統放射治療（CRT）對局部前列腺癌的療效。研究納入874名T1-T2期前列腺癌男性，隨機分配接受SBRT或CRT。結果顯示，SBRT的5年生化/臨床失敗自由率為95.8%，不劣於CRT的94.6%。不過，SBRT組的晚期泌尿生殖系統毒性較高（26.9%），而CRT為18.3%。總體而言，SBRT對低至中等風險的前列腺癌患者是一個有效的治療選擇。 PubMed DOI

這項研究評估大型語言模型（LLMs）在前列腺MRI報告中分配PI-RADS類別的效果。研究對象為100名未接受活檢的患者，MRI報告由兩位泌尿放射科醫師分類，並與GPT-3.5、GPT-4、Bard和Gemini的結果進行比較。結果顯示，放射科醫師的準確率高達95%和90%，而GPT-3.5和Bard僅67%。更新的GPT-4和Gemini分別提高至83%和79%。整體而言，LLMs在準確性上仍不及人類醫師，臨床應用需謹慎考量。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在泌尿科醫學影像解讀的有效性，特別是CT和MRI影像。結果顯示，ChatGPT在14%的CT和28%的MRI案例中準確識別首要診斷，雖然無顯著差異，但加入器官指導後，CT影像的準確率提升了18%。整體來看，雖然ChatGPT的初步有效性有限，但在用戶指導下，其表現可顯著改善，顯示AI在臨床應用中的潛力與限制。 PubMed DOI

最近一項針對低風險導管內癌（DCIS）的研究，探討主動監測的安全性。這項試驗從2017到2023年在100個中心招募了995名年齡40歲以上的女性，分為主動監測組和標準護理組。結果顯示，主動監測組的2年內侵襲性癌症發生率為4.2%，而標準護理組為5.9%，差異不大，顯示主動監測並不劣於傳統治療。這表明低風險DCIS女性在主動監測下的癌症風險是安全的。該研究已在ClinicalTrials.gov註冊，識別碼為NCT02926911。 PubMed DOI

這項研究評估了四個大型語言模型（LLMs）在前列腺癌治療相關的資訊檢索和風險評估任務中的表現，特別針對第四期患者。研究使用350份模擬報告，並針對三個風險評估任務和七個資訊檢索任務進行評估。結果顯示，所有模型在資訊檢索任務中表現良好，但在風險評估上差異明顯，ChatGPT-4-turbo表現最佳。儘管結果令人鼓舞，研究仍提醒可能的誤解會影響臨床決策，並呼籲進一步研究以驗證結果的普遍性。 PubMed DOI

前列腺癌是男性癌症死亡的主要原因，因此準確診斷非常重要。多參數磁共振影像（mpMRI）因其高解析度成為關鍵診斷工具，但主觀解讀和讀者之間的變異性仍是挑戰。最近，人工智慧（AI）被視為增強mpMRI診斷能力的有力方法，透過自動化影像分析來改善檢測和風險分層。儘管AI模型展現潛力，但臨床應用仍需更多驗證研究。未來，結合影像與臨床數據的多模態方法，將在個性化診斷和治療中扮演重要角色。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs）在解讀膀胱鏡影像以識別泌尿系統疾病的能力。分析了603張影像，結果顯示整體診斷準確率為89.2%。其中，ChatGPT-4 V的準確率為82.8%，Claude 3.5 Sonnet為79.8%。對於膀胱腫瘤，ChatGPT-4 V達92.2%；膀胱炎檢測則高達94.5%。然而，對良性前列腺增生的準確率較低，分別為35.3%和32.4%。研究建議LLMs可作為泌尿科醫生的輔助工具，但需進一步提升其診斷準確性。 PubMed DOI