Sistemele computaționale de sprijin decizional pentru rezultatele anatomopatologice în cancer se răspândesc

La 15 iulie 2019, cercetătorii Departamentului de Patologie al Centrului Oncologic Memorial Sloan Kettering și Institutului de Științe Medicale Weill Cornell, conduși de Thomas J. Fuchs, au prezentat în Nature Medicine un sistem bazat pe învățare, de tip deep learning (învățare profundă). Capabil să antreneze modele de clasificare precise la o scară fără precedent, sistemul a pus bazele implementării sistemelor computaționale (de calcul) de sprijin decizional în practica clinică.

Autorii au raportat că dezvoltarea sistemelor de sprijin decizional pentru patologie și utilizarea lor clinică nu fuseseră posibile în trecut din cauza nevoii de seturi mari de date adnotate manual.

Sistemul de învățare profundă prezentat depășește această problemă. Noul sistem folosește în special doar diagnosticele raportate ca etichete de antrenament, evitând astfel adnotările manuale la nivel de pixel, costisitoare și consumatoare de timp.

Echipa a extins acest cadru la un set de date de la 15.177 de pacienți, cu 44.732 de imagini de lame întregi, fără nicio curatoriere a datelor.

Sistemul a putut diagnostica cancerul de prostată, carcinomul bazocelular al pielii și, pentru cancerul de sân, axilarele (de la subraț) metastazecu o precizie de %98.

Când a fost aplicat clinic, sistemul a permis patologilor să păstreze sensibilitatea de % 100 fără să fie nevoiți să examineze % 65-75 dintre blocurile anatomopatologice.

Autorii au concluzionat că rezultatele arată capacitatea sistemului de a antrena modele de clasificare precise, punând bazele implementării sistemelor computaționale de sprijin decizional în practica clinică.

Pentru cei care lucrează în informatica medicală, setul public de date MSK despre metastazele cancerului de sân este disponibil aici. Codul sursă al studiului poate fi descărcat de aici .

• Toate știrile noastre despre inteligența artificială în cancer