通过使用人工智能工具来提高Ki-67 IHC报告的准确性
Sahil Ajit Saraf1,2, Aahan Singh3, Wai Po Kevin Teng3
1Qritive Pte. Ltd, Medical Dept, Singapore, 139951, Singapore.
Heliyon
|November 25, 2024
概括
在肉瘤中自动AI评分Ki-67增殖指数 (PI) 改善了病理学家的同意. 这种人工智能工具显著减少了癌症诊断中的病理学家间的不一致.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 计算病理学计算病理学
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- Ki-67增殖指数 (PI) 评分对于使用免疫组织化学 (IHC) 幻灯片进行瘤增殖评估至关重要.
- 手动Ki-67PI评分是劳动密集型,耗时的,并且容易引起病理学家之间的观察者间变异.
研究的目的:
- 开发一种基于人工智能的方法,用于自动化Ki-67 PI评分.
- 通过人工智能辅助得分来提高病理学家之间的诊断一致性.
主要方法:
- 从88例肉瘤病例中利用了440个感兴趣区域 (ROI) 的核细分流域算法.
- 三位病理学家在AI协助和不协助的情况下对ROI进行了Ki-67 PI评分.
主要成果:
- 人工智能辅助的评分显示了病理学家之间的显著一致性.
- 在人工智能协助后,病理学家间的不和减少了82.1%.
结论:
- 基于AI的Ki-67 PI评分有效地改善了病理学家之间的协议.
- 开发的AI方法为客观和高效的癌症诊断提供了一个有希望的解决方案.
关键词:
人工智能的人工智能是人工智能.一致性 一致性 一致性免疫组织化学 免疫组织化学观察者之间的变异性.在 Ki-67 机器人机器学习 机器学习核污染物是核污染物的一种.预测 预后 预测 预测肉瘤肉瘤是一种肉瘤.更多相关视频
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