人工智能帮助病理学家提高诊断准确度和检测乳腺癌淋巴结转移的效率

科学领域:

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背景情况:

• 精确的淋巴结转移检测对于乳腺癌的分期至关重要.
• 病理学家在检测转移时的敏感度可能不足于最佳,导致耗时的审查.
• 人工智能 (AI) 为提高效率和准确性提供了潜在的解决方案.

研究的目的:

• 评估人工智能协助对病理学家在检测淋巴结转移方面的表现的影响.
• 用人工智能支持量化阅读时间和诊断准确度的变化.
• 评估AI在改善病理学家工作负载管理方面的实用性.

主要方法:

• 一个人工智能算法被训练在超过32,000个整个幻灯片图像 (WSIs) 从乳房哨兵淋巴结.
• 三位病理学家两次审查了167个WSI:一次没有人工智能,一次有人工智能协助突出可疑区域.
• 阅读时间和幻灯片级诊断被记录下来,随机顺序和洗期以最大限度地减少偏差.

主要成果:

• 人工智能辅助每张幻灯片的平均阅读时间减少了55% (129s vs. 58s,P <0.001).
• 在三位病理学家中,两位病理学家显示敏感度显著改善,从74.5%到93.5% (P ≤0.006).
• 在良性和恶性WSIs中观察到效率的提高.

结论:

• 人工智能通过将幻灯片审查时间减少一半以上,显著提高了病理学家的效率.
• 人工智能辅助提高了乳腺癌淋巴结转移检测的准确性.
• 人工智能工具在减轻工作量和改善乳腺癌病理学的诊断结果方面表现有前途.