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(duì)前列腺癌進(jìn)行組織病理學(xué)診斷和分級(jí)。通過提供更準(zhǔn)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(dāng)今前列腺癌組織病理學(xué)中的瓶頸之一。這項(xiàng)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(zhǎng)識(shí)別和分級(jí)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(jì)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(cè)和分級(jí)前列腺癌,。” ,?！斑@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,?！?/p>

　　當(dāng)今前列腺病理學(xué)中的一個(gè)問題是活檢的評(píng)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(huì)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(píng)估的可重復(fù)性的巨大潛力,。

　　為了訓(xùn)練和測(cè)試AI系統(tǒng)，研究人員使用數(shù)字病理掃描儀,，對(duì)從1200名50-69歲的瑞典男性中獲取的8000份活檢樣本進(jìn)行了數(shù)字化處理,，得到高分辨率的圖像。大約有6,600個(gè)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(shí)驗(yàn)室收集的其他樣本集被用于測(cè)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(píng)估進(jìn)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(jì)癌癥腫瘤的長(zhǎng)度時(shí)，AI系統(tǒng)幾乎是完美的,。在確定前列腺癌的嚴(yán)重程度(所謂的格里森評(píng)分)時(shí),，人工智能系統(tǒng)可與國(guó)際專家媲美。

　　“在對(duì)前列腺癌的嚴(yán)重程度進(jìn)行分級(jí)時(shí),，該AI與國(guó)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(duì)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(shí)踐中將AI系統(tǒng)廣泛推廣之前,，還需要更多的驗(yàn)證。這就是為什么目前正在進(jìn)行一項(xiàng)涵蓋9個(gè)歐洲國(guó)家的多中心研究,，并計(jì)劃于2020年底完成,。該研究旨在訓(xùn)練AI系統(tǒng)，以識(shí)別來自不同實(shí)驗(yàn)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(zhǎng)模式。此外,，一項(xiàng)從2020年開始的隨機(jī)研究將研究如何在瑞典的醫(yī)療保健系統(tǒng)中實(shí)施AI模型,。

　　“基于人工智能的前列腺癌活檢評(píng)估可能會(huì)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(fù)責(zé)人HenrikGr?nberg說,?！八锌赡芴岣咴\斷質(zhì)量，從而以較低的成本獲得更公平的護(hù)理,?！?/p>

　　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(dāng)安全網(wǎng),，以確保病理學(xué)家不會(huì)錯(cuò)過某些癌癥，并有助于分級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)化,?！薄霸诋?dāng)今世界上完全缺乏病理學(xué)專業(yè)知識(shí)的部分地區(qū),，它也可以作為替代品,。”