LLM 对话助手
用自然语言描述评估场景，系统识别决策节点并引导补充所需信息。
Research Use Only
AI 驱动的前列腺癌风险评估
通过自然语言对话匹配适用的预测模型，完成结构化风险评估并追溯论文依据。
开始预测无需登录 · 不保存身份信息 · 不用于临床决策
平台支持受约束 LLM 辅助；公式与校验在本地执行
Core capabilities
核心能力
从一句话开始，完成模型匹配、信息补充和结果呈现。
多模型集成
整合 10 个前列腺癌预测模型，覆盖诊断、治疗、术后功能与复发随访。
结果结构化
统一呈现风险结果、关键输入、适用人群和论文来源，便于复核。
过程可追溯
保留模型路由、输入快照和版本信息，为研究审查提供清晰依据。
Supported models
5 个决策节点 · 10 个预测模型
根据对话内容自动匹配模型，完整覆盖活检前评估、确诊后分层、治疗决策、术后功能与复发监测。
10 个模型已纳入平台
NODE 01
早期风险评估
- PCaSAM 多模态 MRI 分割
- PHI + mpMRI 活检前风险模型
NODE 02
诊断后风险分层
- UCSF-CAPRA 评分
NODE 03
治疗决策
- 老年患者治疗结局比较
- 术后癌症特异生存竞争风险模型
NODE 04
术后功能预测
- 勃起功能恢复列线图
- RARP 24个月尿失禁列线图
- LRP 术后尿失禁模型
NODE 05
复发与进展监测
- 根治术后 BCR 列线图
- BCR 至 CRPC 进展模型
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