Питер А. Хамфри, доктор медицинских наук, доктор философии
По словам Питера А. Хамфри, доктора медицинских наук, доктора философии Питера А. Хамфри, интерес к искусственному интеллекту (ИИ) при патологии рака простаты усилился после первых попыток компьютерной диагностики заболевания более десяти лет назад. Однако прежде чем эту технологию можно будет внедрить в повседневную клиническую практику, исследователи должны сначала доказать, что прогресс, который может обеспечить ИИ, перевешивает текущие проблемы.1-3
В презентации, прозвучавшей на 17-й ежегодный На Междисциплинарном конгрессе по раку простаты® и другим злокачественным новообразованиям мочеполовой системы, мероприятии, организованном Образовательным ресурсом для врачей (PER®) в Нью-Йорке, штат Нью-Йорк, Хамфри обсудил потенциальные преимущества и ограничения ИИ при раке простаты. Хамфри — профессор патологии Йельской медицинской школы и заведующий отделением патологии мочеполовой системы Йельского медицинского университета в Нью-Хейвене, штат Коннектикут.
Одним из нескольких исследований, целью которых было определить возможности ИИ в диагностике и классификации рака простаты, было исследование PANDA. Исторически сложилось так, что классификация Глисона, которая выполняется путем световой микроскопической интерпретации закономерностей роста рака простаты, была наиболее мощным индикатором прогноза. Однако это по своей сути субъективно и оставляет место для ошибки, объяснил Хамфри.4
Чтобы определить, может ли ИИ превзойти стандартные методы идентификации, исследователи собрали 12 625 полных слайдов изображений биопсии простаты из 6 мест: 10 616 использовались для разработки моделей, 393 использовались для оценки эффективности на этапе соревнований, а 545 и 1071 использовались для внутренних и внешних исследований. проверка соответственно.
На этапе конкурса алгоритмы представили 1290 разработчиков из 65 стран, 15 из которых были выбраны на основе производительности алгоритма. Результаты показали, что среднее совпадение выбранных алгоритмов с уропатологами с высоким уровнем каппа составило 0,862 (квадратично взвешенное κ, 95% ДИ, 0,840-0,884) в США и 0,868 (95% ДИ, 0,835-0,900) в Европейском Союзе. Кроме того, чувствительность обнаружения рака колебалась от 97,7% до 98,6%, а специфичность – от 75,2% до 84,3%. Однако, как объяснил Хамфри, все же произошел высокий уровень ложноположительных результатов, заявив, что основная ошибка алгоритма заключалась в неправильной диагностике доброкачественных случаев как аденокарциномы простаты, что приводило к гипердиагностике.4
Авторы исследования пришли к выводу, что алгоритмы оценки рака простаты с использованием искусственного интеллекта сопоставимы с алгоритмами межконтинентальных и международных когорт с эффективностью на уровне патологоанатома, что требует дальнейшего изучения в проспективных клинических испытаниях.
Однако в статье, опубликованной в Текущее мнение Урологияавторы определили три категории всеобъемлющих проблем, которые будут продолжать мешать развитию ИИ, если их не решить должным образом: концептуальные, технические и этические. Концептуальные проблемы сосредоточены вокруг определения функций, которые ИИ может выполнять в повседневной клинической практике, и уровня автономности диагностики, который должны иметь инструменты ИИ. Технические проблемы были связаны с тем, смогут ли лаборатории создать достаточную инфраструктуру для поддержки использования ИИ и смогут ли патологи научиться использовать эту технологию ответственно. Последним и, возможно, самым важным вопросом был этический вопрос, когда авторы исследования задавались вопросом, когда патология на основе ИИ окажется экономически эффективной и сможет ли она уменьшить диагностическое неравенство.5
Помимо диагностики и классификации, ИИ начал доказывать свою способность обеспечивать персонализированную терапию посредством мультимодального глубокого обучения в рандомизированных исследованиях фазы 3, в ходе которых модели были обучены и проверены с использованием 5 рандомизированных исследований RTOG фазы 2. В рамках анализа было использовано в общей сложности 16 204 оцифрованных слайда игольной биопсии с клиническими данными от 5654 пациентов. При медиане наблюдения в 11,4 года исследователи показали прогностическое улучшение в диапазоне от 9,2% до 14,6% по сравнению с группами риска Национальной комплексной онкологической сети, а также прогностическую пользу от андрогенной депривационной терапии у модельно-положительных пациентов, что снижает риск отдаленных метастазов по сравнению с только лучевая терапия в когорте валидации NRG/RTOG 9408.6,7
Хотя этой области еще предстоит пройти долгий путь в установлении правильных параметров использования ИИ, а руководящие принципы в области патологии еще не доступны, Хамфри подчеркнул недавнее заявление радиологических обществ США, Канады, Европы, Австралии и Новой Зеландии, опубликованное в журнале Журнал медицинской визуализации радиационной онкологии по разработке, приобретению, внедрению и мониторингу инструментов искусственного интеллекта в радиологии. Заявление, помимо рассмотрения вопросов, связанных с использованием ИИ в радиологии, призвано предоставить практические соображения по использованию ИИ в радиологии, признавая, что эта технология так или иначе повлияет на здравоохранение.8
В заключение Хамфри подытожил свои надежды на эту область, процитировав авторов проекта PANDA: «Мы предвидим будущее, в котором патологоанатомам смогут помочь подобные алгоритмы в форме цифрового коллеги».
Рекомендации
2024-03-09 22:00:09
1710024471
#Искусственный #интеллект #патологии #рака #простаты #друг #или #враг
