Ученые и клиницисты разработали систему искусственного интеллекта, которая может диагностировать и идентифицировать образцы тканей предстательной железы так же точно, как любой патологоанатом. Это дает возможность рационализации и устранения вариаций в процессе диагностики рака простаты. Это может также помочь преодолеть любую локальную нехватку подготовленных патологоанатомов. В долгосрочной перспективе это может привести к автоматизированной или частично автоматизированной диагностике рака предстательной железы.
Для получения информации о том , как проводят лечение рака простаты в Израиле лучшие специалисты страны и для получения индивидуального плана лечения , оставьте заявку
Рак предстательной железы является наиболее распространенным мужским раком, с диагнозом 1,1 м в год. Для подтверждения диагноза обычно требуется биопсийный образец, который затем исследуется патологоанатом. Теперь система обучения искусственного интеллекта, представленная на Европейской ассоциации урологического конгресса в Копенгагене, показала уровни точностив аналогичные человеку-патологоанатому. Кроме того, программное обеспечение может точно классифицировать уровень злокачественности рака, таким образом устраняя изменчивость, которая может проникать в диагноз человека.
«Это не заменит человека-патологоанатома», - сказал лидер исследования : «Нам все еще нужен опытный патологоанатом, чтобы взять на себя ответственность за окончательный диагноз. Что он делает, помогает патологоанатомам лучше, быстрее диагностировать, а также устранение повседневных вариаций в суждении, которые могут проникать в оценки человека ».
Группа взяла 918 патологий всего основания для простаты у 283 пациентов и провела это через систему анализа, при этом программное обеспечение постепенно изучало и улучшало диагностику. Эти изображения патологии были разделены на 40 000 небольших выборок; 30 000 из этих образцов были использованы для «обучения» программному обеспечению, остальные 10 000 были использованы для проверки точности - результаты показали правильный диагноз в 99,38% случаев (с использованием патолога человека как «золотой стандарт»), что эффективно точно как патологоанатом. Они также смогли идентифицировать различные классы Глисона в секциях патологии с использованием ИИ; До сих пор были протестированы десять патологий простаты в целом, с аналогичным рангом Глисона в диагнозе ИИ и патологоанатома человека. Группа не приступила к тестированию системы с пациентами.
Профессор Го продолжал: «Система была запрограммирована на то, чтобы учиться и постепенно улучшать то, как она интерпретировала образцы». Результаты показали, что диагноз был сравним с уровнем патологоанатома, и он мог точно классифицировать рак предстательной железы на злокачественные уровни В краткосрочной перспективе это может обеспечить более высокую пропускную способность, а также большую согласованность диагностики рака простаты от патологоанатома до патологоанатома, больницы к больнице, страны в страну.
Искусственный интеллект продвигается с удивительной скоростью. Важно, чтобы выявление и диагностика рака использовали эти изменения ».В данном случае речь идет о таком использовании , как высокоточная диагностика рака простаты.
Это очень интересная работа в области, где нет обученных патологов.Также как вся автоматизация, это приведет к меньшей зависимости от человеческого опыта, но Нам нужно обеспечить окончательное решение для обученного патологоанатома.
Авторы отмечают некоторые ограничения в работе. Было больше образцов Gleason Grade 3 и 4, чем в других классах, что, вероятно, повлияло бы на расчет AI. Они также ищут подходящие объективные стандарты для прямого сравнения класса Gleason с AI.
Источник
MedicalExpress News