UPMC和匹兹堡大学的研究人员今天在《柳叶刀数字健康》上发表的一项研究表明，使用人工智能(AI)程序识别和表征前列腺癌具有迄今为止最高的准确性。

 

“人类善于识别异常，但他们有自己的偏见或过去的经验，杏耀游戏玩家”资深作者Rajiv Dhir说，他是医学博士，工商管理硕士，UPMC Shadyside的首席病理学家和病理学副主席，皮特大学的生物医学信息学教授。“机器与整个故事无关。这绝对是标准化护理的要素。”

 

为了训练人工智能识别前列腺癌，Dhir和他的同事们提供了从病人活检中提取的100多万份染色组织切片的图像。每幅图像都由专家病理学家进行标记，以教人工智能如何区分健康和异常组织。然后，该算法在一组单独的1600张幻灯片上进行了测试，这些幻灯片取自UPMC的100名疑似前列腺癌患者。

 

在检测过程中，人工智能在检测前列腺癌方面显示出98%的敏感性和97%的特异性——显著高于之前报道的使用组织切片的算法。

 

此外，这是第一个超越癌症检测的算法，报告了对肿瘤分级、大小和周围神经的侵犯的高性能。这些都是重要的临床特征，需要作为病理报告的一部分。

 

AI还标记了六张病理学专家没有注意到的幻灯片。

 

但Dhir解释说，这并不一定意味着机器优于人类。例如，在评估这些病例的过程中，病理学家可以简单地从病人的其他样本中看到足够的恶性证据来推荐治疗。不过，对于经验不足的病理学家来说，该算法可以作为一种故障保险，来捕捉可能被遗漏的病例。

 

“像这样的算法在非典型病变中特别有用，”Dhir说。一个非专业的人可能不能做出正确的评估。这是这种系统的一个主要优势。”

 

虽然这些结果是有希望的，Dhir警告说，杏耀注册新的算法将不得不被训练来检测不同类型的癌症。病理标记并不适用于所有组织类型。但是他不明白为什么不能将这项技术应用于乳腺癌。