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  人工智能算法識別前列腺癌精準度高達98%
  
  2020-07-30 來源：轉(zhuǎn)化醫(yī)學網(wǎng)
  
  2020年7月27日，匹茲堡大學醫(yī)學中心（UPMC）和匹茲堡大學的研究人員在《柳葉刀數(shù)字健康》（The Lancet Digital Health）上發(fā)表了一項新研究，該研究表明，迄今為止，使用人工智能（AI）程序識別和表征前列腺癌是準確性較高的。
  
  UPMC Shadyside的病理學家和病理學副主席、匹茲堡大學的生物醫(yī)學信息學教授、該研究的資深作者Rajiv Dhir表示，人類善于識別異常，但他們有自己的偏見或過去的經(jīng)驗。機器不是這樣的。機器有一個標準化護理的要素。
  為了訓練人工智能識別前列腺癌，Dhir和他的同事們提供了從病人活檢中提取的100多萬份染色組織切片的圖像。每幅圖像都由專家病理學家進行標記，以教人工智能如何區(qū)分健康和異常組織。然后，該算法在一組單獨的1600張幻燈片上進行了測試，這些幻燈片取自UPMC的100名疑似前列腺癌患者。
  在檢測過程中，人工智能在檢測前列腺癌方面顯示出98%的敏感性和97%的特異性，這顯著高于之前報道的使用組織切片的算法。
  此外，這是一個超越癌癥檢測的算法，報告了對腫瘤分級、大小和周圍神經(jīng)的侵犯的高性能。這些都是重要的臨床特征，需要作為病理報告的一部分。AI還標記了六張病理學專家沒有注意到的幻燈片。
  
  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，這并不一定意味著機器優(yōu)于人類。例如，在評估這些病例的過程中，病理學家可以簡單地從病人的其他樣本中看到足夠的惡性證據(jù)來推薦治療。不過，對于經(jīng)驗不足的病理學家來說，該算法可以作為一種故障保險，來捕捉可能被遺漏的病例。
  
  在該論文中，研究人員報告了一種用于評估數(shù)字化前列腺CNB切片、基于醫(yī)療級人工智能的算法的發(fā)展，以及該人工智能工具在常規(guī)臨床實踐中的成功應(yīng)用?；谝粋€大的，盲的，外部驗證數(shù)據(jù)集，研究人員展示了該算法的高精度，以識別和量化前列腺癌，區(qū)分低級別和高級別的腫瘤，并檢測神經(jīng)周圍浸潤。
  這是一個基于人工智能的算法的報告，它超越了前列腺癌在組織病理學圖像中的癌癥檢測和分級，也是臨床上首次在常規(guī)病理學實踐中使用人工智能算法的實例之一。
  總之，匹茲堡大學醫(yī)學中心的研究人員報告了基于人工智能的算法的發(fā)展、外部臨床驗證和常規(guī)實踐中的部署，該算法用于檢測、分級和評估數(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，用于自動篩查前列腺CNBs的初級診斷，評估登記的病例以達到質(zhì)量控制的目的，以及標準化報告以改進患者管理。在其他實驗室和相關(guān)臨床效用的研究報告目前也正在進行中。
  
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