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加速癌症诊断:新AI系统可助病理医生排除75%的组

发布时间:2019-07-16 16:20    浏览次数 :

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7月15日,《自然·医学》杂志报道了一种能够区分癌症与健康组织的人工智能系统,该系统可以帮助病理科医生排除75%的无关组织样本,并保持100%的敏感性。研究人员认为,这项研究有助于简化病理科医生的工作流程,使他们集中精力检查含有肿瘤的组织切片。

加速癌症诊断:新AI系统可助病理医生排除75%的组

由于缺乏具有临床诊断准确度的模型和处理大量癌症病例的能力,病理学决策支持系统的发展一直受到阻碍。
为此,美国纪念斯隆-凯特琳癌症中心和美国威尔·康奈尔医学院的研究人员建立了一个大型真实数据集,其中包括来自15000多名前列腺癌、皮肤癌和乳腺癌患者的44000多张组织切片。
利用这些数据,研究人员建立了一个基于多实例的深度学习模型,该系统能够在没有病理科医生手工注释的情况下识别肿瘤细胞。结果显示,该系统在诊断上述肿瘤时的表现与临床诊断相当。即使遇到不规则的样本,例如样本中含有气泡和褶皱时,诊断表现依然良好。
研究人员在论文中表示,该系统的临床应用将帮助病理科医生排除65%-75%的组织切片,同时保持100%的灵敏度。

加速癌症诊断:新AI系统可助病理医生排除75%的组

决策支持系统对临床实践的影响:根据肿瘤概率对患者的组织切片进行排序,从而使病理科医生将注意力集中在可能出现癌症的组织切片上。据算法预测,病理科医生可以忽略掉超过75%的组织切片。

研究人员在《自然·医学》杂志中表示,他们的结果表明,这一系统能够以前所未有的规模训练准确的分类模型,为临床决策中计算决策支持系统的部署奠定基础。
上述论文题为《基于完整切片图像弱监督深度学习的临床级计算病理学》(Clinical-grade computational pathology using weakly supervised deep learning on whole slide images),于7月15日发表在《自然·医学》杂志。