バイオプシにおける食道状細胞癌のヒト病理学的診断のためのディープラーニング:多センター分析

科学分野:

• 腫瘍学 腫瘍学
• メディカルイマージング (医学イメージング)
• 人工知能 (AI) とは,人工知能 (AI) のことです.

背景:

• 食道状細胞癌 (ESCC) は,特にアジアでは,著しい死亡リスクをもたらします.
• 内視鏡生検によるESCCの組織病理学的診断は,診断上の課題を提示します.

研究 の 目的:

• バイオプシーサンプルにおけるESCCのための人工知能 (AI) ベースの診断システムを開発し,検証する.
• 人工知能システムの精度,信頼性,効率を人間の病理学者と比較して評価する.

主な方法:

• AIベースのESCC診断システム (AI-EDS) は,H&Eで染色された全スライド画像 (WSI) 1,104を使用して開発されました.
• ResNet-50のバックボーンを備えたDeepLab-v3モデルは,病変分析のために訓練されました.
• AI-EDSは,複数のセンターおよび異なる標本タイプ (生検,外科切除,ESD標本) で検証されました.

主要な成果:

• AI-EDSは,内部テスト (AUC=0.986) とマルチセンター検証 (AUC範囲:0.966-0.998) で高い精度を達成しました.
• このシステムは,ジュニアの病理学者に比べ,診断の精度 (89%) に匹敵し,通訳の時間を50%以上短縮しました.
• バイオプシー,外科的切除,および内視鏡下粘膜解剖 (ESD) の標本全体で堅実な性能が観察されました.

結論:

• AI-EDSは,コンピュータによるESCC診断のための信頼性と解釈可能なツールです.
• このシステムは,資源が限られた環境でのESCC診断の改善に特に役立ちます.
• マルチセンターの検証は,AI-EDSの実世界の臨床シナリオでの有効性を確認しています.