在法医病理学中对IHC的AI辅助诊断评估:与人类评分进行比较研究
Francesco Sessa1, Mara Ragusa2, Massimiliano Esposito3
1Department of Psychology and Health Sciences, Faculty of Human Sciences, Education, and Sports, Pegaso Telematic University, 80143 Naples, Italy.
Diagnostics (Basel, Switzerland)
|January 10, 2026
概括
人工智能 (AI) 在分析法医病理学的免疫组织化学 (IHC) 幻灯片方面表现有前途,为伤口活力和死后间隔提供一致和准确的评估. 虽然人工智能不能取代人类专家,但它可以帮助快速,标准化的诊断评估.
科学领域:
- 法医病理学 法医病理学
- 计算病理学计算病理学
- 医学诊断 医学诊断 医学诊断
背景情况:
- 免疫组织化学 (IHC) 在法医病理学中至关重要,用于评估伤口活力,死后间隔和死亡原因.
- 对IHC幻灯片的解释是主观的,并且由于依赖人类专业知识而易变化.
- 人工智能 (AI) 提供了对诊断图像进行客观和可重现的分析的潜力.
研究的目的:
- 评估生成AI模型 (ChatGPT-4V) 在协助IHC幻灯片的诊断评估方面的能力.
- 评估AI复制专家级评分的能力,并提高法医病理学的一致性.
- 为了确定AI在IHC免疫反活性类别分类中的准确性和可靠性.
主要方法:
- 使用了225张高分辨率IHC图像的数据集,其中150张用于培训,75张用于盲目测试.
- 人工智能模型将图像分为五个免疫活性类别.
- 使用包括精度,科恩卡帕,灵敏度,特异性和MCC在内的指标来评估性能.
主要成果:
- 人工智能模型的整体准确率为81.3%,与实质性协议 (κ=0.767) 一致.
- 二元分类显示了高灵敏度 (98.3%) 和特异性 (93.3%).
- 人工智能在极端类别中表现最好,但在中间染色模式上显示精度较低,缺乏边界病例的解释性推理.
结论:
- 对IHC幻灯片的人工智能辅助分析显示出在法医病理学中准确性和一致性的巨大潜力.
- 人工智能可以作为一种有价值的辅助工具,用于快速和标准化的评估,补充人类的专业知识.
- 伦理和法律考虑对于在医疗法律环境中实施AI至关重要.
