美國威斯康星-麥迪遜大學(xué)Huang等報告，人工智能(AI)平臺能夠以高精度和高效率檢測、分級和量化前列腺癌，且顯著降低人工病理結(jié)果間的變異性。[JAMA Netw Open. 2021; 4(11): e2132554. DOI:10.1001/jamanetworkopen.2021.32554]

Gleason分級系統(tǒng)雖然一直是前列腺癌預(yù)后最可靠的工具，但其臨床應(yīng)用仍受限。為了明確人工智能(AI)輔助對前列腺癌分級和量化的影響，該項診斷研究于2017年8月2日至2019年12月30日按時間順序選擇了589例接受治療的活檢確診的前列腺癌男性，共選擇并掃描了1000個活檢載玻片(每例患者1~2個)以創(chuàng)建數(shù)字化的全載玻片圖像，用于開發(fā)和驗證AI平臺。所有圖像被分為訓(xùn)練集(838幀)和驗證集(162幀)，三位經(jīng)驗豐富的泌尿病理學(xué)家參與驗證。主要觀察指標(biāo)為AI平臺檢測前列腺癌的準(zhǔn)確性。

結(jié)果顯示，患者平均年齡為63.8歲，活檢前平均PSA水平為10.2 ng/mL，總癌癥平均體積比為15.4%。AI在斑塊像素級別上即可高精度區(qū)分前列腺癌與良性前列腺的上皮和基質(zhì)，受試者工作特征曲線(AUC)下面積為0.92(95%CI 0.88~0.95)。AI與病理學(xué)家在斑塊像素級別上檢出前列腺癌(κ=0.97，95%CI 0.96~0.98)和在全圖像級別上對前列腺癌分級(κ=0.98，95%CI 0.96~1.00)的結(jié)果幾乎完全一致。AI輔助可顯著改善前列腺癌分級和量化的一致性。 (編譯 王子予)