2021-11-20 20:05

分类大肠息肉的人工智能在临床上非常有用

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在2020年的一项研究中,达特茅斯学院和达特茅斯-希契科克学院的诺里斯棉花癌症中心的研究人员开发了人工智能(AI),以区分在筛查结肠镜检查中移除的四种主要类型的结肠息肉。该模型不仅产生的结果显示了在执业病理学家水平上的准确性和敏感性,而且经受住了使用横跨美国多个机构的广泛数据集进行的评估,证明了人工智能模型是可泛化的,可以在广泛的外部数据上进行训练。

现在,由Saeed Hassanpour博士领导的临床研究小组将之前的研究带回了实验室和床边。该研究基于回顾性数据,并在线下进行。他们的新研究发表在《美国医学会杂志网络开放》(JAMA Network Open)上,将人工智能模型作为一种工具,便于病理学家在临床中使用。

这项临床试验涉及来自新罕布什尔州达特茅斯-希区柯克医学中心和柴郡医学中心的15名病理学家,旨在将作为人工智能增强数字系统一部分的深度学习模型的性能与显微镜的标准使用进行比较。

Hassanpour说:“通过前瞻性临床试验对该工具进行评估表明,与使用显微镜的传统方法相比,人工智能增强数字系统显著提高了病理学家对息肉分类的准确性。”

在使用人工智能增强数字系统之前,病理学家观看了一段5分钟的培训视频,阅读了一段关于模型如何工作及其结果如何产生的简要摘要,并使用一组10张样本幻灯片进行练习,以熟悉该系统。

在试验期间,所有病理学家在使用数字系统时的平均评估时间持续减少。相比之下,在使用显微镜评估的过程中,阅读时间没有明显的变化,病理学家有多年的经验。

总的来说,数字系统的平均可用性评分显示可用性“很好”,Hassanpour说,“考虑到我们系统的培训和使用时间很短,这是令人鼓舞的。”此外,病理学家表示,数字系统“易于使用和导航”,“使用直观”,并且“快速平稳地平移和移出”。

值得注意的是,半数参与研究的病理学家表示,他们将在临床实践中使用该工具的一个版本。15人中有12人评价说,他们的经历对人工智能在临床实践中的作用产生了积极的影响或支持了他们的积极看法。

Hassanpour的团队目前正在与一家领先的数字病理学初创公司合作,将他们的技术应用于临床实践,帮助临床医生和患者进行癌症监测和预防。

这一人工智能增强数字系统有望提高预防癌症发展的监测建议频率,降低结直肠癌监测成本,消除对患者的过度压力,增加监测项目的覆盖面和准确性,并最终降低结直肠癌总体死亡率。