在活检载玻片上诊断前列腺癌的AI系统在敏感性，阳性预测值，特异性和阴性预测值方面已达到98%以上的性能。
由纽约Paige.AI开发的模型在耶鲁大学和斯隆·凯特琳纪念癌症中心纪念馆进行的一项研究中得到了展示。《现代病理学》于3月29日发表了该研究。
该团队由共同创立Paige.AI的医学博士David Klimstra领导，并由斯隆·凯特琳(Sloan Kettering)的病理学部门主持，该团队在癌症中心的数字幻灯片存档中对该系统进行了培训。
他们在耶鲁大学医学中心获得的近1900个实验室幻灯片上测试了其敏锐度的向上或向下“可疑”或“不可疑”的敏锐度。
耶鲁大学的首席作者Sudhir Perincheri，医学博士，及其合著者报告说，该工具Paige Prostate识别或排除了癌症，其敏感性为97.7%，阳性预测值为97.9%，特异性为99.3%，阴性预测为阴性价值的99.2%。
当AI跌倒时，其原因通常是图像质量较差。
作者得出的结论是，这项研究的结果“证明了将机器学习算法移植到远离其培训集的机构的可行性，并强调了这种算法作为评估手术病理实践中前列腺核心活检组织的强大工作流程工具的潜力。 ”
斯隆·凯特琳(Sloan Kettering)和佩奇(Paige.AI)曾经一起成为新闻。这对搭档因其在2018年的亲密性和潜在获利能力而引起媒体的关注。第二年，FDA将Paige.AI的软件指定为一项突破性技术。
