匹茲堡大學 AI 辨識前列腺癌準確性高,成果登《刺胳針》子刊

作者 | 發布日期 2020 年 08 月 02 日 0:00 | 分類 AI 人工智慧 , 醫療科技 Telegram share ! follow us in feedly


近日,匹茲堡大學醫學中心(UPMC)和匹茲堡大學研究人員在《The Lancet Digital Health》發表的研究表明,迄今為止,使用 AI 辨識和表徵前列腺癌的準確性非常高。

UPMC 首席病理學家兼病理學副教授、皮特大學生物醫學資訊學教授 Rajiv Dhir 博士說:「人類擅長辨識異常,但是他們有自己的偏見或過去的經驗。機器學習則卻能夠最大程度上保持標準化與客觀性。」

為了訓練人工智慧辨識前列腺癌,Dhir 和同事提供從病人活檢提取的 100 多萬份染色組織切片的圖像。每幅圖像都由病理學專家進行標記,以教人工智慧如何區分健康和異常組織。

然後,演算法測試一組單獨 1,600 張圖像,這些圖像取自 UPMC 的 100 名疑似前列腺癌患者。

在測試過程,AI 在檢測前列腺癌方面顯示出 98% 敏感性和 97% 特異性。

值得注意的是,演算法也不僅停留在癌症檢測,更重要的是能分級腫瘤、大小和周圍神經的侵犯等判斷,這些都是病理報告要求的臨床重要特徵。

此外,AI 還成功辨識出 6 張新片子,這些片子之前沒有被病理學專家注意到。但是 Dhir 解釋,這並不一定意味著該機器優於人類。

例如,在評估這些病例的過程中,病理學家可簡單在患者樣本其他地方看到足夠的惡性證據,但對經驗不足的病理學家而言,演算法可提供支援,補足可能有缺失的病例。

Dhir 說:「這樣的演算法在非典型的損傷中特別有用。非專業人士可能無法做出正確評估,是這種系統的主要優勢。」

(本文由 雷鋒網 授權轉載;首圖來源:UPMC