人工知能が病理医の乳癌リンパ節転移の診断精度と効率を向上させる

リンパ節転移の検出は乳癌のステージングにおいて不可欠ですが、これは病理医の感度が最適ではない煩雑で時間のかかる作業です。人工知能（AI）は病理医がリンパ節転移を検出するのを助けることができ、作業負担の軽減に寄与する可能性があります。我々は、病理医のパフォーマンスがAIによってどう変化するかを研究しました。AIアルゴリズムは、8000人以上の患者からの対応する病理報告とマッチした32,000以上の乳癌センチネルリンパ節全スライド画像（WSI）を用いて訓練されました。このアルゴリズムは、転移を含む疑わしい領域をハイライトしました。3人の病理医に、69の異なるサイズの癌転移を含む167の乳癌センチネルリンパ節WSIからなるデータセットをレビューするよう依頼しました。98のスライドは良性でした。病理医はデータセットを2回読み、AI支援ありおよびなしのデジタル形式で、バイアスを減少させるためにスライドと読書順にランダム化し、3週間のウォッシュアウト期間を挟みました。彼らのスライドレベルの診断が記録され、読書時間が計測されました。アシストなしのフェーズではスライドあたりの平均読書時間は129秒であり、AIアシスト下では58秒であり、全体的な効率の向上は55%（P <0.001）を示しました。これらの効率の向上は、良性および悪性WSIの両方に適用されます。3人の読書病理医のうち2人は、感度が74.5%から93.5%に著しく改善しました（P ≤0.006）。この研究は、AIが病理医の読書時間を半分以上短縮し、転移検出率も向上させることができることを強調しています。