前列腺诊断可能受益于一些深度学习


我发现一个新的利基病理学。


病理学在诊断和治疗前列腺癌中起着至关重要的作用。

Panuwat Dangsungnoen/EyeEm,通过 Getty Images

作者: 尼克 · 卡尼

人工智能不可阻挡地进军越来越多的医学领域,似乎对病理学服务有了新的关注。

本周早些时候宇宙已报告美国科学家称,在从 10 种最常见的脑癌中分类手术样本时,该算法的表现与人类病理学家一样好。

现在,来自拉德博德大学的荷兰研究人员已经开发了一种 “深度学习” 系统,他们说这种系统在确定前列腺癌的侵袭性方面比大多数病理学家要好。

它实际上做同样的工作 -- 分析取自前列腺的组织块 (活检),然后计算格里森得分,它为评估癌症的侵袭性和最佳治疗选择提供了一个分级系统。

研究人员说,它增加的是一致性。目前的方法必然是主观的,因为患者是否以及如何治疗可能取决于评估组织的病理学家。

Wouter Bulten 和他的同事说: “Gleason 评分是前列腺癌复发最强的相关预测因子,但是具有大量的观察者间变异性,限制了它对个体患者的有效性。”写入输入柳叶刀肿瘤学。“专门的泌尿外科病理学家有更大的一致性; 然而,这种专业知识并不广泛。”

该系统检查了来自 5759 多名患者的 120 个活检图像,以了解什么是健康的前列腺,以及或多或少具有侵袭性的前列腺癌组织是什么样子。它被开发为能够描绘单个腺体,分配格里森生长模式,并确定活检级别。

“当我们将该算法的性能与来自不同国家和不同经验水平的 15 位病理学家进行比较时,我们的系统性能优于其中的 10 位,并且与经验丰富的病理学家相当, ”布尔顿说。

然而,它不需要把人类完全排除在外。研究人员认为这可能 “可能有助于前列腺癌的诊断”。

他们写道: “该系统可以通过筛查活组织检查、提供对 grade group 的第二意见以及呈现体积百分比的定量测量来潜在地帮助病理学家。”。

  1. //www.hibernitel.com/technology/ai-helps-detect-brain-cancer-during-surgery
  2. https://www.prostateconditions.org/about-prostate-conditions/prostate-cancer/newly-diagnosed/gleason-score
  3. https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S1470204519307399
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