目的评估多参数磁共振成像（mpMRI）前列腺影像报告和数据系统（PI-RADS）v2.1和前列腺健康指数（PHI）在血清前列腺特异性抗原（PSA）灰区（4～10ng/mL）时对临床有意义前列腺癌（CSPCa）的诊断价值;对比分析游离前列腺特异性抗原比值（%fPSA）、PHI、PSA密度（PSAD）和PI-RADS评分对PSA 4～10ng/mL前列腺癌的诊断价值;应用PI-RADS评分联合PHI建立预测模型用于预测CSPCa,减少不必要的穿刺活检。方法本研究共连续纳入2019年8月至2021年10月期间在山东大学齐鲁医院行前列腺穿刺活检的患者,根据纳入和排除标准筛选后,最终142名患者纳入研究。收集患者临床资料,根据病理结果将所有患者分为阳性组和阴性组。研究采用SPSS 25.0及MedCalc统计软件,Pearson卡方检验评估分类变量之间的差异,正态分布和非正态分布连续变量的比较分别采用student’s t检验和Mann-Whitney U检验。二元logistic回归分析用于评估各变量对CSPCa的预测价值。将PHI和PI-RADS评分加入到二元logistic回归分析中,建立PHI联合PI-RADS诊断CSPCa的预测模型Logit（P）。绘制各变量及预测模型Logit（P）的受试者工作特征曲线。采用Delong检验分析Logit（P）与各变量曲线下面积（AUC）的统计差异。计算各变量的约登指数并确定最佳截断值,计算各变量诊断CSPCa的灵敏度,特异度,阳性预测值（PPV）和阴性预测值（NPV）,McNemar检验用于分析比较各变量诊断试验中的差异。结果142名患者最终纳入研究,其中41例CSPCa患者加入阳性组,9例临床无意义前列腺癌（CISPCa）和92例良性前列腺增生患者加入到阴性组。两组患者PSA水平、年龄、身高体重指数和吸烟史、饮酒史差异均无统计学意义（p＞0.05）。PSAD在阴性组和阳性组之间差异无统计学意义（p=0.071）。二元logistic回归分析显示:PI-RADS评分、PHI和%fPSA均对CSPCa具有显著预测能力（p＜0.05）。PHI和PI-RADS评分的AUC均高于%fPSA。用二元logistic回归分析建立了 PHI与PI-RADS评分相结合的预测模型为:Logit（P）=1.12×PI-RADS 评分+0.05×PHI-6.29。预测模型 Logit（P）的 AUC 显著高于%fPSA,PHI和PI-RADS评分,差异均有统计学意义（p＜0.05）。诊断实验显示,Logit（P）诊断CSPCa的敏感度为78.05%,高于PI-RADS评分与PHI;特异度为81.19%,高于PHI;Logit（P）的 PPV 和 NPV 分别为 62.75%和 96.70%。结论在PSA 4～10ng/mL时,mpMRI PI-RADS评分在CSPCa的筛查中具有较高的特异度和PPV,但敏感度相对较低。PHI对CSPCa敏感度高于%fPSA和PI-RADS评分。PI-RADS评分联合PHI建立的诊断CSPCa的预测模型Logit（P）具有较高PPV和敏感度,减少了漏诊率和不必要的前列腺穿刺活检。