基于人工智能的病理诊断系统在胃癌淋巴转移中的诊断价值
Tiantian Zhao1, Qiong Wu2, Chenglou Zhu2,3
1The First School of Clinical Medicine, Gansu University of Chinese Medicine, Lanzhou, China.
Oncology
|December 2, 2024
概括
人工智能 (AI) 从整张幻灯片图像准确地检测胃癌 (GC) 中的淋巴结转移 (LNM). 这项技术显示出高灵敏度和特异性,为GC患者提供了改进的诊断能力.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 病理学 病理学 病理学
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 胃癌 (GC) 是全球癌症死亡的主要原因.
- 淋巴结转移 (LNM) 是GC的一个关键预后因素.
- 在GC中对LNM的准确病理诊断仍然具有挑战性.
研究的目的:
- 系统地评估人工智能 (AI) 在GC中检测LNM的诊断准确性.
- 在全幻灯片病理图像上评估AI性能.
主要方法:
- 对2024年3月24日之前发表的研究进行了元分析.
- 在PubMed,科学网,Cochrane图书馆和CNKI进行了搜索.
- 使用Meta-DiSc,Review Manager和Stata软件计算了包括灵敏度和特异性的诊断指标.
主要成果:
- 包括7篇涉及1669名GC患者的文章.
- 人工智能表现出0.90 (95%CI:0.84-0.94) 的灵敏度和0.95 (95%CI:0.91-0.98) 的特异性.
- 曲线下的面积为0.97,表明了出色的诊断价值;异质性与样本大小和研究中心有关.
结论:
- 人工智能在从全幻灯片病理图像中诊断GC LNM时表现出高准确度.
- 人工智能对改善GC诊断和治疗策略具有重大临床意义.
