瑞典卡羅林斯卡研究所和芬蘭坦佩雷大學(xué)的研究人員已經(jīng)開發(fā)出一種基于人工智能(AI)的方法，可以對前列腺癌進行組織病理學(xué)診斷和分級。通過提供更準確的診斷和更好的治療決策，人工智能系統(tǒng)有可能解決當今前列腺癌組織病理學(xué)中的瓶頸之一。這項發(fā)表在科學(xué)雜志《柳葉刀腫瘤》上的研究表明，人工智能系統(tǒng)與世界領(lǐng)先的泌尿病理學(xué)家一樣擅長識別和分級前列腺癌。

　　卡羅林斯卡研究所醫(yī)學(xué)流行病學(xué)和生物統(tǒng)計學(xué)系副教授馬丁·埃克倫德(Martin Eklund)說：“我們的研究結(jié)果表明，有可能訓(xùn)練出與領(lǐng)先專家相同水平的AI系統(tǒng)來檢測和分級前列腺癌。” 。“這有可能大大減少泌尿病理學(xué)家的工作量，并使他們專注于最困難的病例。”

　　當今前列腺病理學(xué)中的一個問題是活檢的評估中存在一定程度的主觀性。即使他們正在研究相同的樣本，不同的病理學(xué)家也會得出不同的結(jié)論。這導(dǎo)致臨床問題，醫(yī)生必須根據(jù)模糊的信息選擇治療方法。在這種情況下，研究人員發(fā)現(xiàn)使用AI技術(shù)來提高病理學(xué)評估的可重復(fù)性的巨大潛力。

　　為了訓(xùn)練和測試AI系統(tǒng)，研究人員使用數(shù)字病理掃描儀，對從1200名50-69歲的瑞典男性中獲取的8000份活檢樣本進行了數(shù)字化處理，得到高分辨率的圖像。大約有6,600個樣本用于訓(xùn)練AI系統(tǒng)，以發(fā)現(xiàn)有或沒有癌癥的活檢之間的差異。其余樣本以及從其他實驗室收集的其他樣本集被用于測試AI系統(tǒng)。還將其結(jié)果與23位世界領(lǐng)先的尿路病理學(xué)家的評估進行了比較。

　　研究結(jié)果表明，在確定樣本是否包含癌癥以及在活檢中估計癌癥腫瘤的長度時，AI系統(tǒng)幾乎是完美的。在確定前列腺癌的嚴重程度(所謂的格里森評分)時，人工智能系統(tǒng)可與國際專家媲美。

　　“在對前列腺癌的嚴重程度進行分級時，該AI與國際專家處于同一范圍，這非常令人印象深刻，而在診斷方面，要確定是否為癌癥，該AI絕對是杰出的”，Karolinska InsTItutet的病理學(xué)教授，該研究的合著者Lars Egevad說。

　　研究人員說，最初的發(fā)現(xiàn)很有希望，但在臨床實踐中將AI系統(tǒng)廣泛推廣之前，還需要更多的驗證。這就是為什么目前正在進行一項涵蓋9個歐洲國家的多中心研究，并計劃于2020年底完成。該研究旨在訓(xùn)練AI系統(tǒng)，以識別來自不同實驗室，不同類型的數(shù)字掃描儀和具有非常多種特征的活檢組織中的癌癥。罕見的增長模式。此外，一項從2020年開始的隨機研究將研究如何在瑞典的醫(yī)療保健系統(tǒng)中實施AI模型。

　　“基于人工智能的前列腺癌活檢評估可能會改變未來的醫(yī)療保健，”卡羅林斯卡研究所癌癥流行病學(xué)教授，斯德哥爾摩S：tG?ran醫(yī)院前列腺癌中心負責(zé)人HenrikGr?nberg說。“它有可能提高診斷質(zhì)量，從而以較低的成本獲得更公平的護理。”

　　馬丁·埃克倫德(MarTIn Eklund)表示：“想法并不是讓AI代替人類的參與，而是充當安全網(wǎng)，以確保病理學(xué)家不會錯過某些癌癥，并有助于分級的標準化。”“在當今世界上完全缺乏病理學(xué)專業(yè)知識的部分地區(qū)，它也可以作為替代品。”