人工智能识别前列腺癌的准确率近乎完美

人工智能识别前列腺癌的准确率近乎完美
前列腺活检有癌的可能性(蓝色为低,红色为高)。本病例最初诊断为良性,经进一步复查后转为癌症。在这个棘手的案例中,人工智能准确地检测出了癌症。资料来源:Ibex医学分析

今天发表的一项研究柳叶刀数字健康美国匹兹堡医学中心和匹兹堡大学的研究人员展示了迄今为止使用人工智能(AI)程序识别和表征前列腺癌的最高准确性。

高级作者Rajiv Dhir说:“人类善于识别异常,但他们有自己的偏见或过去的经验。”Rajiv Dhir是医学博士、工商管理硕士、UPMC Shadyside的首席病理学家和病理学副主席,皮特大学生物医学信息学教授。机器与整个故事无关。这肯定有标准化护理的因素。”

训练人工智能识别,迪尔和他的同事提供了100多万份染色样本的图像切片取自患者的活组织检查。每幅图像都由病理学专家进行标记,以教人工智能如何区分健康和异常组织。然后,该算法在一组独立的1600张幻灯片上进行了测试,这些幻灯片取自在UPMC连续就诊的100名疑似前列腺癌患者。

在检测过程中,AI检测灵敏度为98%,特异性为97%-明显高于之前报道的组织切片算法。

此外,这是第一个超越癌症检测和报告的算法用于肿瘤的分级,大小和周围神经的侵犯。这些都是重要的临床特征,需要作为病理报告的一部分。

AI还标记了6张没有被专家病理学家注意到的幻灯片。

但迪尔解释说,这并不一定意味着机器比人类优越。例如,在评估这些病例的过程中,病理学家可以简单地在患者样本的其他地方看到足够的恶性肿瘤证据,从而推荐治疗。对于经验不足的病理学家来说可以作为一种保险措施来捕捉可能被遗漏的情况。

“像这样的算法在非典型病变中特别有用,”迪尔说。一个非专业人士可能无法做出正确的评估。这是这种系统的主要优势。”

虽然这些结果很有希望,但迪尔警告说,必须训练新的算法来检测不同类型的癌症。病理标记并不是对所有组织类型都适用。但是他不明白为什么不能把这项技术应用到乳腺癌上。


进一步探索

谷歌AI在验证前列腺癌活检的Gleason分级方面优于普通病理学家

所提供的匹兹堡大学
引用:人工智能近乎完美地识别前列腺癌(2020年7月27日),2021年5月10日从//www.puressens.com/news/2020-07-artificial-intelligence-prostate-cancer-near-perfect.html检索
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