ピーター・A・ハンフリー医師、医学博士
ピーター・A・ハンフリー医学博士によると、10年以上前に前立腺がんのコンピュータ支援診断が最初に試みられて以来、前立腺がんの病理学における人工知能（AI）への関心が加速しているという。 ただし、このテクノロジーを日常的な臨床診療に導入する前に、研究者はまず AI の進歩が現在の課題を上回ることを証明する必要があります。1-3
で行われたプレゼンテーションでは、 第17回年次 ハンフリー氏は、ニューヨーク州ニューヨークで開催された Physician’s Education Resource (PER®) 主催のイベント「Interdisciplinary Prostate Cancer Congress® and Other Genitourinary Malignancies」で、前立腺がんにおける AI の潜在的な利点と限界について議論しました。 ハンフリー氏はイェール大学医学部の病理学教授であり、コネチカット州ニューヘイブンにあるエール大学医学部の泌尿生殖器病理学のディレクターでもあります。
前立腺がんの診断と等級分けにおける AI の能力を定義しようとしたいくつかの研究のうちの 1 つは、PANDA チャレンジでした。 歴史的に、前立腺がんの増殖パターンを光学顕微鏡で解釈することによって行われるグリーソン等級分けは、予後の最も強力な指標でした。 ただし、それは本質的に主観的なものであり、誤差の余地があるとハンフリー氏は説明しました。
AI が標準的な識別方法を上回る性能を発揮できるかどうかを判断するために、研究者らは 6 つの部位からの前立腺生検の 12,625 枚の全スライド画像を編集しました。10,616 枚はモデル開発に使用され、393 枚は競争段階での性能評価に使用され、545 枚と 1071 枚は内部および外部検査に使用されました。それぞれ検証します。
競争段階では、65 か国から 1,290 人の開発者がアルゴリズムを提出し、そのうち 15 社がアルゴリズムのパフォーマンスに基づいて選ばれました。 その結果、カッパ値が高い尿路病理学者と選択したアルゴリズムの平均一致度は、米国では0.862 (二次加重κ、95% CI、0.840-0.884)、欧州連合では0.868 (95% CI、0.835-0.900) であったことが示されました。 さらに、がん検出の感度は 97.7% ～ 98.6% の範囲であり、特異度は 75.2% ～ 84.3% でした。 しかし、高率の偽陽性が実際に発生したとハンフリー教授は説明し、犯された主なアルゴリズムエラーは良性症例を前立腺腺癌と誤診し、過剰診断につながったと述べた。
研究著者らは、AI前立腺がん等級付けアルゴリズムは病理学者レベルのパフォーマンスで大陸間および多国籍コホートに匹敵し、前向き臨床試験でさらなる研究が必要であると結論付けた。
しかし、掲載された記事では、 現在の意見 泌尿器科著者らは、適切に対処しなければ AI 開発を悩ませ続けるであろう、概念、技術、倫理という 3 つのカテゴリーの包括的な課題を特定しました。 概念的な懸念は、日常的な臨床診療において AI が実行できる機能と、AI ツールが持つべき自律性診断のレベルの定義に集中しています。 技術的な懸念は、研究室が AI の使用をサポートするのに十分なインフラストラクチャを導入できるかどうか、また病理学者が責任を持ってテクノロジーを使用する方法を学べるかどうかに関係していました。 最後でおそらく最も重要な問題は倫理的問題で、研究著者らは AI ベースの病理学がいつ費用対効果が高いことが証明されるのか、そして診断上の不平等を減らすことができるのかを疑問視しました。5
AI は、診断と等級付けを超えて、5 つの第 2 相ランダム化 RTOG 試験を使用してモデルのトレーニングと検証が行われたランダム化フェーズ 3 試験でのマルチモーダルディープラーニングを通じて、パーソナライズされた治療を提供できることが証明され始めています。 分析の一環として、5,654 人の患者からの臨床データを含む合計 16,204 枚のデジタル化された針生検スライドが使用されました。 中央値11.4年の追跡調査で、研究者らは、国家包括的がんネットワークのリスクグループと比較して9.2%から14.6%の範囲の予後改善を示し、モデル陽性患者におけるアンドロゲン除去療法の予測利益を示し、遠隔転移のリスクを軽減した。 NRG/RTOG 9408 検証コホートにおける放射線療法単独。6,7
AIの使用に関する適切なパラメータを確立するには長い道のりがあり、病理学分野でのガイドラインはまだ利用できていないが、ハンフリー氏は、米国、カナダ、ヨーロッパ、オーストラリア、ニュージーランドの放射線学会が発表した最近の声明を強調した。 医用画像放射線腫瘍学ジャーナル 放射線科における AI ツールの開発、購入、実装、監視について。 この声明は、放射線医学における AI の使用をめぐる問題に対処することに加えて、このテクノロジーが何らかの形で医療に影響を与えることを認識し、放射線医学における AI の使用に関する実際的な考慮事項を提供することを目的としています。8
結論として、ハンフリー氏は、PANDA チャレンジの著者らを引用して、この分野に対する自身の希望を次のようにまとめました。「私たちは、デジタル同僚の形でこのようなアルゴリズムによって病理学者を支援できる未来を予見しています。」4
参考文献
1710041593
#前立腺がんの病理学における人工知能 #敵か味方か
2024-03-09 22:00:09