对病理学家和基于人工智能的分级进行比较,以预测激进前列腺切除术后的转移性结果
Lia D Oliveira1, Jiayun Lu2, Eric Erak1
1Department of Pathology, Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD, USA.
European urology oncology
|September 5, 2024
概括
人工智能 (AI) 使用数字病理学图像对前列腺癌的分级显示了与专家病理学家可比的结果. 这种人工智能方法可以标准化格里森等级组评估,并预测转移潜力,提高专家癌症分级的可访问性.
科学领域:
- 泌尿器科 泌尿器科 泌尿器科 泌尿器科
- 在瘤学瘤学.
- 数字病理学数字病理学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 格里森等级组 (GG) 对于局部性前列腺癌的预后至关重要,但观察者之间的变异性构成了挑战.
- 现有的AI分级工具主要关注与病理学家的协议,而不是瘤学结果.
研究的目的:
- 为了比较基于人工智能和基于病理学家的格里森等级组在预测前列腺癌患者转移性结果方面的表现.
- 评估人工智能在标准化前列腺癌分级及其与瘤终点相关性的实用性.
主要方法:
- 一个深度学习的人工智能算法从前列腺切除标本的数字化整张幻灯片图像中分配了GG.
- 人工智能分配的GG与病理学家分配的GG (当代和原始) 进行了比较,使用Cox模型和哈雷尔的C指数来计算转移的时间.
- 分析了三个手术队列,共计777名独特的患者.
主要成果:
- 用AI分配的GG显示C指数为0.77 (95%CI:0.73-0.81),用于预测转移.
- 病理学家分配的GG也显示了0.77的C指数 (95%CI:0.73-0.81).
- 整个病例的原始病理学家分配的GG具有0.78的可比C指数 (95%CI:0.73-0.82).
结论:
- 通过人工智能在单个幻灯片上对前列腺癌进行分级,这与预测转移性结果的病理学家分级相当.
- 人工智能为格里森评分提供了一种标准化的方法,有可能改善对专家级别评估的访问,特别是在资源有限的环境中.
