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人工智能算法識(shí)別前列腺癌精準(zhǔn)度高達(dá)98%
2020-07-30
來(lái)源:轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)網(wǎng)
2020年7月27日,匹茲堡大學(xué)醫(yī)學(xué)中心(UPMC)和匹茲堡大學(xué)的研究人員在《柳葉刀數(shù)字健康》(The Lancet Digital Health)上發(fā)表了一項(xiàng)新研究,該研究表明,迄今為止,使用人工智能(AI)程序識(shí)別和表征前列腺癌是準(zhǔn)確性較高的。
UPMC Shadyside的病理學(xué)家和病理學(xué)副主席、匹茲堡大學(xué)的生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)教授、該研究的資深作者Rajiv Dhir表示,人類(lèi)善于識(shí)別異常,但他們有自己的偏見(jiàn)或過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)。機(jī)器不是這樣的。機(jī)器有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化護(hù)理的要素。
為了訓(xùn)練人工智能識(shí)別前列腺癌,Dhir和他的同事們提供了從病人活檢中提取的100多萬(wàn)份染色組織切片的圖像。每幅圖像都由專(zhuān)家病理學(xué)家進(jìn)行標(biāo)記,以教人工智能如何區(qū)分健康和異常組織。然后,該算法在一組單獨(dú)的1600張幻燈片上進(jìn)行了測(cè)試,這些幻燈片取自UPMC的100名疑似前列腺癌患者。
在檢測(cè)過(guò)程中,人工智能在檢測(cè)前列腺癌方面顯示出98%的敏感性和97%的特異性,這顯著高于之前報(bào)道的使用組織切片的算法。
此外,這是一個(gè)超越癌癥檢測(cè)的算法,報(bào)告了對(duì)腫瘤分級(jí)、大小和周?chē)窠?jīng)的侵犯的高性能。這些都是重要的臨床特征,需要作為病理報(bào)告的一部分。AI還標(biāo)記了六張病理學(xué)專(zhuān)家沒(méi)有注意到的幻燈片。
Galen前列腺第二閱讀系統(tǒng)的算法和臨床部署概述
但Dhir解釋說(shuō),這并不一定意味著機(jī)器優(yōu)于人類(lèi)。例如,在評(píng)估這些病例的過(guò)程中,病理學(xué)家可以簡(jiǎn)單地從病人的其他樣本中看到足夠的惡性證據(jù)來(lái)推薦治療。不過(guò),對(duì)于經(jīng)驗(yàn)不足的病理學(xué)家來(lái)說(shuō),該算法可以作為一種故障保險(xiǎn),來(lái)捕捉可能被遺漏的病例。
在該論文中,研究人員報(bào)告了一種用于評(píng)估數(shù)字化前列腺CNB切片、基于醫(yī)療級(jí)人工智能的算法的發(fā)展,以及該人工智能工具在常規(guī)臨床實(shí)踐中的成功應(yīng)用?;谝粋€(gè)大的,盲的,外部驗(yàn)證數(shù)據(jù)集,研究人員展示了該算法的高精度,以識(shí)別和量化前列腺癌,區(qū)分低級(jí)別和高級(jí)別的腫瘤,并檢測(cè)神經(jīng)周?chē)?rùn)。
這是一個(gè)基于人工智能的算法的報(bào)告,它超越了前列腺癌在組織病理學(xué)圖像中的癌癥檢測(cè)和分級(jí),也是臨床上首次在常規(guī)病理學(xué)實(shí)踐中使用人工智能算法的實(shí)例之一。
總之,匹茲堡大學(xué)醫(yī)學(xué)中心的研究人員報(bào)告了基于人工智能的算法的發(fā)展、外部臨床驗(yàn)證和常規(guī)實(shí)踐中的部署,該算法用于檢測(cè)、分級(jí)和評(píng)估數(shù)字化前列腺CNBs的其他臨床相關(guān)腫瘤特征。這些數(shù)據(jù)表明,這種基于人工智能的算法可以作為一種工具,用于自動(dòng)篩查前列腺CNBs的初級(jí)診斷,評(píng)估登記的病例以達(dá)到質(zhì)量控制的目的,以及標(biāo)準(zhǔn)化報(bào)告以改進(jìn)患者管理。在其他實(shí)驗(yàn)室和相關(guān)臨床效用的研究報(bào)告目前也正在進(jìn)行中。
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