基于人工智能的格里森分级算法"在野外"的评估

科学领域:

• 病理学 病理学 病理学
• 人工智能的人工智能
• 在瘤学瘤学.

背景情况:

• 活检格里森得分对于前列腺癌的预后至关重要,但患有病理学家的变化.
• 人工智能 (AI) 在匹配和潜在地提高格里森评分病理学家准确度方面表现有前途.
• 目前的人工智能算法评估通常仅限于基准数据集,阻碍了研究和商业工具之间的比较.

研究的目的:

• 评估和比较领先的公共和商业AI算法的Gleason评分的性能.
• 用前列腺活检图像的多样化,现实世界的数据集来评估AI性能与病理学家的协议.

主要方法:

• 一个众包数据集的整个幻灯片前列腺活检图像与各种格里森分数被策划.
• 从5个顶级公共AI算法 (PANDA挑战) 和2个商业AI算法中获得了预测.
• 10名病理学家在读者研究中评估了数据集,以建立绩效基准.

主要成果:

• 公共和商业人工智能算法都显示出与病理学家格里森得分 (平方卡帕0.6170.900) 的高度一致.
• 病理学家的同意范围从0.777到0.916 (对式二次加权的卡帕).
• 商业人工智能算法的性能与排名最高的公共人工智能算法的性能相当或超过.

结论:

• 公共和商业的人工智能算法可以在前列腺癌格里森分级中实现高精度.
• 商业人工智能工具表现出强大的性能,与现实世界临床环境中的领先研究算法相提并论或优于它.
• 人工智能有可能标准化和提高前列腺癌分级的准确性,有助于患者的预后.