增强现实显微镜可以弥合人工智能和病理学家之间的信任.
Sunil Badve1, George L Kumar2, Tobias Lang3
1Emory University School of Medicine, Atlanta, GA, USA. sbadve@emory.edu.
NPJ precision oncology
|May 12, 2025
概括
病理学中的人工智能 (AI) 提高了对编程细胞死亡连接体1 (PD-L1) 测试的诊断确定性. 病理学家在循环中的AI模型提高了临床实践中观察者之间的协议和准确性.
科学领域:
- 计算病理学计算病理学
- 生物标志物的分析分析.
- 数字健康数字健康
背景情况:
- 免疫组织化学 (IHC) 生物标志物评估面临主观解释和可变评分的挑战.
- 诊断确定性对于有效的患者治疗和最大限度地提高治疗效益至关重要.
研究的目的:
- 使用病理学家在循环中的方法开发和评估用于编程细胞死亡配体1 (PD-L1) 评分的AI模型.
- 评估人工智能协助对观察者之间的变异性和病理学家对IHC解释的信任的影响.
主要方法:
- 通过IHC基础模型的病理学家在循环中的微调创建了一个PD-L1 CPS AI模型.
- 一个增强现实显微镜 (ARM) 系统整合了人工智能模型来评估困难的胃食道活检区域.
- 评估了观察者之间的协议和病理学家对人工智能输出的信任.
主要成果:
- 人工智能协助改善了病理学家之间的病例协议14% (77%对91%) 和11位病理学家之间的病例协议26% (43%对69%).
- 人工智能显著增加了所有病理学家确定PD-L1阳性 (CPS ≥5) 的病例数量,增加了31%.
- 该研究表明,通过人工智能辅助的IHC解释,诊断一致性和准确性增加.
结论:
- 让病理学家参与AI开发和部署是可信赖的AI在病理学的关键.
- 人工智能辅助的IHC解释,特别是PD-L1,为减少诊断不确定性和改善临床采用提供了一条途径.
- 这种方法为将人工智能纳入常规病理学实践提供了路线图,提高了诊断可靠性.
