人工智能驱动的基因病理学诊断性能:机器可以匹配口腔病理学家在识别表皮质失生症?
Nishath Sayed Abdul1, Sharad Chand2, Shishir Dhar3
1Department of OMFS and Diagnostic Sciences, Riyadh Elm University, Riyadh, Kingdom of Saudi Arabia.
Journal of pharmacy & bioallied sciences
|January 12, 2026
概括
一个人工智能 (AI) 系统在从组织学幻灯片中诊断口腔上皮质质变形时取得了超过93%的准确性. 虽然人工智能显示了查的前景,但专家病理学家的审查仍然对准确的分级至关重要.
科学领域:
- 口腔病理学 口腔病理学
- 数字病理学数字病理学
- 医学中的人工智能
背景情况:
- 表皮质质变形是口腔状细胞癌的关键前体.
- 手动组织病理学诊断是当前的标准,但面临着变化和延迟的挑战.
研究的目的:
- 评估人工智能驱动的基因病理学系统的诊断准确性,以识别和分类口腔上皮质松症.
主要方法:
- 一项横截面研究涉及250张数字化组织学幻灯片.
- 人工智能分析与专家病理学家的诊断进行了比较.
- 关键指标包括协议,敏感性,特异性,精度和科恩的kappa.
主要成果:
- 人工智能系统在所有类别中显示出超过93%的诊断准确率.
- 观察到非发育不良和严重的口腔上皮质发育不良的高度一致性.
- 在轻度和中度发育不良的分类中,注意到了中等差异.
结论:
- 人工智能具有显著的潜力,可以帮助诊断口腔上皮质质变形,特别是在大量查场景中.
- 病理学家对人类的监督对于确保诊断准确性和管理差异至关重要.


