Karolinska研究所的研究人員開(kāi)發(fā)了一種基于人工智能的方法，用于組織病理學(xué)診斷和前列腺癌分級。通過(guò)提供更準確的診斷和更好的治療決策，人工智能系統有可能解決當今前列腺癌組織病理學(xué)中的瓶頸之一。該研究發(fā)表在《柳葉刀》雜志上，表明該AI系統與世界領(lǐng)先的泌尿病理學(xué)家一樣擅長(cháng)識別和分級前列腺癌。
領(lǐng)導這項研究的Karolinska研究所醫學(xué)流行病學(xué)和生物統計學(xué)系副教授 Martin Eklund說(shuō)：“我們的結果表明，有可能訓練出與領(lǐng)先專(zhuān)家相同水平的AI系統來(lái)檢測和分級前列腺癌。” 。“這有可能顯著(zhù)減少尿路病理學(xué)家的工作量，并使他們專(zhuān)注于最困難的病例。”
當今前列腺病理學(xué)中的一個(gè)問(wèn)題是活檢的評估中存在一定程度的主觀(guān)性。即使他們正在研究相同的樣本，不同的病理學(xué)家也會(huì )得出不同的結論。這導致臨床問(wèn)題，醫生必須根據模糊的信息選擇治療方法。在這種情況下，研究人員發(fā)現使用AI技術(shù)來(lái)提高病理學(xué)評估的可重復性的巨大潛力。
為了訓練和測試AI系統，研究人員使用數字病理掃描儀對從1200名年齡在50-69歲的瑞典男性中提取的8000份活檢進(jìn)行了數字化，得到高分辨率的圖像。大約有6,600個(gè)樣本用于訓練AI系統，以發(fā)現有或沒(méi)有癌癥的活檢之間的差異。其余樣本以及從其他實(shí)驗室收集的其他樣本集被用于測試AI系統。還將其結果與23位世界領(lǐng)先的尿路病理學(xué)家的評估進(jìn)行了比較。這項研究是與芬蘭坦佩雷大學(xué)的研究人員合作進(jìn)行的。
研究結果表明，在確定樣本是否包含癌癥以及在活檢中估計癌癥腫瘤的長(cháng)度時(shí)，AI系統幾乎是完美的。在確定前列腺癌的嚴重程度(即所謂的格里森評分)時(shí)，人工智能系統可與國際專(zhuān)家媲美。
“在對前列腺癌的嚴重程度進(jìn)行分級時(shí)，AI與國際專(zhuān)家處于同一范圍，這非常令人印象深刻;而在診斷方面，要確定是否為癌癥，AI絕對是杰出的” ，Karolinska Institutet的病理學(xué)教授，該研究的合著(zhù)者Lars Egevad說(shuō) 。
泛歐驗證研究正在進(jìn)行中
研究人員說(shuō)，最初的發(fā)現很有希望，但在臨床實(shí)踐中將AI系統廣泛推廣之前，還需要更多的驗證。這就是為什么目前正在進(jìn)行一項涵蓋9個(gè)歐洲國家的多中心研究，并計劃于2020年底完成。該研究由EIT Health資助，旨在訓練AI系統識別來(lái)自不同實(shí)驗室的活檢組織中的癌癥，不同類(lèi)型的數字掃描儀，并且具有非常罕見(jiàn)的增長(cháng)模式。此外，一項從2020年開(kāi)始的隨機研究將研究如何在瑞典的醫療保健系統中實(shí)施AI模型。
“基于人工智能的前列腺癌活檢評估可能會(huì )改變未來(lái)的醫療保健，” 卡羅林斯卡研究所癌癥流行病學(xué)教授，斯德哥爾摩S：tGöran醫院前列腺癌中心負責人HenrikGrönberg說(shuō) 。“它有可能提高診斷質(zhì)量，從而以較低的成本獲得更公平的護理。”
馬丁·?？藗惖?Martin Eklund)說(shuō)：“想法不是讓人工智能代替人類(lèi)的參與，而是充當一個(gè)安全網(wǎng)，以確保病理學(xué)家不會(huì )錯過(guò)某些癌癥，并協(xié)助分級的標準化。” “在當今世界上完全缺乏病理學(xué)專(zhuān)業(yè)知識的地區，它也可以作為替代品。”