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《柳叶刀》杂志:人工智能识别前列腺癌准确率为98

时间:2020-08-01 15:15:21
核心提示:导言:前列腺癌是发生于前列腺的上皮恶性肿瘤,是男性泌尿生殖系统最常见的恶性肿瘤之一。前列腺癌在疾病早期阶段,多数患者无明显症状,一...

导言:前列腺癌是发生于前列腺的上皮恶性肿瘤,是男性泌尿生殖系统最常见的恶性肿瘤之一。前列腺癌在疾病早期阶段,多数患者无明显症状,一旦前列腺癌开始快速生长或扩散到前列腺外,病情就非常严重了。因此,前列腺癌的前期准确识别就显得尤为重要。

2020年7月27日,匹兹堡大学医学中心(UPMC)和匹兹堡大学的研究人员在柳叶刀数字健康(thelancetdigitalhealth)上发表了一项新的研究,表明使用人工智能(AI)程序来识别和表征前列腺癌是迄今为止最准确的。

upmcshadyside的首席病理学家兼病理学副总裁、匹兹堡大学生物医学信息学教授和该研究的高级作者说,人类善于识别异常,但他们有自己的偏见或过去的经验。机器不是这样的。这台机器有一个标准化护理的要素。

为了训练人工智能识别前列腺癌,dhir和他的同事们提供了从病人活检中提取的100多万份染色组织切片的图像。每幅图像都由专家病理学家进行标记,以教人工智能如何区分健康和异常组织。然后,该算法在一组单独的1600张幻灯片上进行了测试,这些幻灯片取自upmc的100名疑似前列腺癌患者。

在检测过程中,人工智能在检测前列腺癌方面显示出98%的敏感性和97%的特异性,这显著高于之前报道的使用组织切片的算法。

此外,这是第一个超越癌症检测的算法,报告了肿瘤级别、大小和周围神经侵袭的高性能。这些都是重要的临床特征,需要作为病理报告的一部分。人工智能还标记了六张病理专家没有注意到的幻灯片。

galen前列腺第二阅读系统的算法和临床部署概述

但dhir解释说,这并不一定意味着机器优于人类。例如,在评估这些病例的过程中,病理学家可以简单地从病人的其他样本中看到足够的恶性证据来推荐治疗。不过,对于经验不足的病理学家来说,该算法可以作为一种故障保险,来捕捉可能被遗漏的病例。

在该论文中,研究人员报告了一种用于评估数字化前列腺cnb切片、基于医疗级人工智能的算法的发展,以及该人工智能工具在常规临床实践中的成功应用。基于一个大的,盲的,外部验证数据集,研究人员展示了该算法的高精度,以识别和量化前列腺癌,区分低级别和高级别的肿瘤,并检测神经周围浸润。

这是首次报道了一种基于人工智能的算法,它超越了前列腺癌组织病理学图像中的癌症检测和分级,也是首次在常规病理实践中使用人工智能算法的临床例子之一。

总之,匹兹堡大学医学中心的研究人员报告了基于人工智能、外部临床验证和在常规实践中部署的算法的开发,用于检测、分级和评估数字前列腺cnbs的其他临床相关肿瘤特征。这些数据表明,这种基于人工智能的算法可以作为一种工具,自动筛选前列腺CNBS的初步诊断,为质量控制目的评估注册病例,并规范报告,以改善患者管理。关于其他实验室和相关临床用途的研究报告也正在进行中。

参考资料:

【1】https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-07/uop-aii072420.php

【2】https://www.thelancet.com/journals/landig/article/piis2589-7500(20)30159-x/fulltext

原标题:《【lancet子刊】人工智能识别前列腺癌精确度高达98%!》

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