Nature Medicine研究显示人工智能能准确诊断前列腺癌

国际认证是通过一个名为pANDA的比赛进行的。该比赛历时3个月，挑战了1000多名人工智能专家开发前列腺癌准确分级系统。

快速创新

比赛才开始10天，就开发出了匹配一般病理学家的算法。卡罗林斯卡医学院医学流行病学和生物统计学系的研究员、该研究的通讯作者Kimmo Kartasalo说:“举办熊猫大赛展示了比赛如何在人工智能的帮助下加速解决医疗保健领域特定问题的快速创新。”

当今前列腺癌诊断的一个问题是，不同的病理学家即使对相同的组织样本也会得出不同的结论，这意味着治疗决定是基于不确定的信息。研究人员认为，人工智能技术的使用在提高可重复性方面具有巨大潜力，也就是说，无论由哪位病理学家进行评估，都能提高组织样本评估的一致性，从而实现更准确的治疗选择。

准确的诊断

KI的研究人员在早期的研究中表明，与国际专家相比，人工智能系统可以显示一个组织样本是否含有癌症，估计活检组织中的肿瘤组织数量，并对前列腺癌的严重程度进行分级。然而，与在医疗保健中实施人工智能相关的主要挑战是，人工智能系统往往对与用于培训系统的数据不同的数据高度敏感，因此，当在其他医院和其他国家应用时，可能不会产生可靠和稳健的结果。

“pANDA的结果首次表明，在国际环境下，人工智能系统可以像人类病理学家一样对前列腺癌进行准确的诊断和分级。下一步是进行对照研究，评估如何最好地将人工智能系统引入患者护理中。”卡罗林斯卡医学院医学流行病学和生物统计学副教授、该研究的最后一位作者马丁·埃克伦德(Martin Eklund)说。

他继续说:“未来的研究还应该包括更多种类的罕见但极具挑战性的活组织检查，以及来自不同种族和人口特征的国家的样本。”

不是人类专家的替代品

基于人工智能的前列腺癌活检评估有可能提高诊断质量，从而以更低的成本确保患者得到更一致、更平等的治疗。

“这个想法不是要人工智能取代人类专家，而是要发挥安全网的作用，避免病理学家遗漏癌症病例，并帮助标准化评估。在世界上那些目前完全缺乏病理学专业知识的地区，人工智能也可以成为一种选择，”卡罗林斯卡医学院肿瘤病理学系教授Lars Egevad说，他是这项研究的合著者之一，也是前列腺病理学专家。

这项研究是与来自荷兰内梅亨大学医学中心、美国谷歌健康中心和芬兰图尔库大学的同事合作完成的。该研究由瑞典研究委员会、瑞典癌症协会和瑞典前列腺癌联合会等机构资助。一些作者在前列腺癌诊断或医学图像的机器学习方面拥有行业联系和专利，一些作者还从公司获得了金钱补偿。

关于前列腺癌的事实:

在瑞典，前列腺癌是男性癌症死亡的主要原因。

在欧洲和美国，每年要检查超过2000万份前列腺组织样本。

在全球范围内，病理学家短缺，许多发展中国家每100万人口中只有不到一名病理学家。

客观和可重复性的评估前列腺组织样本的困难是降低前列腺癌死亡率的瓶颈。

Journal Reference:

Wouter Bulten, Kimmo Kartasalo, po-Hsuan Cameron Chen, peter Ström, Hans pinckaers, Kunal Nagpal, Yuannan Cai, David F. Steiner, Hester van Boven, Robert Vink, Christina Hulsbergen-van de Kaa, Jeroen van der Laak, Mahul B. Amin, Andrew J. Evans, Theodorus van der Kwast, Robert Allan, peter A. Humphrey, Henrik Grönberg, Hemamali Samaratunga, Brett Delahunt, Toyonori Tsuzuki, Tomi Häkkinen, Lars Egevad, Maggie Demkin, Sohier Dane, Fraser Tan, Masi Valkonen, Greg S. Corrado, Lily peng, Craig H. Mermel, pekka Ruusuvuori, Geert Litjens, Martin Eklund, Américo Brilhante, Aslı Çakır, Xavier Farré, Katerina Geronatsiou, Vincent Molinié, Guilherme pereira, paromita Roy, Günter Saile, paulo G. O. Salles, Ewout Schaafsma, Joëlle Tschui, Jorge Billoch-Lima, Emíio M. pereira, Ming Zhou, Shujun He, Sejun Song, Qing Sun, Hiroshi Yoshihara, Taiki Yamaguchi, Kosaku Ono, Tao Shen, Jianyi Ji, Arnaud Roussel, Kairong Zhou, Tianrui Chai, Nina Weng, Dmitry Grechka, Maxim V. Shugaev, Raphael Kiminya, Vassili Kovalev, Dmitry Voynov, Valery Malyshev, Elizabeth Lapo, Manuel Campos, Noriaki Ota, Shinsuke Yamaoka, Yusuke Fujimoto, Kentaro Yoshioka, Joni Juvonen, Mikko Tukiainen, Antti Karlsson, Rui Guo, Chia-Lun Hsieh, Igor Zubarev, Habib S. T. Bukhar, Wenyuan Li, Jiayun Li, William Speier, Corey Arnold, Kyungdoc Kim, Byeonguk Bae, Yeong Won Kim, Hong-Seok Lee, Jeonghyuk park. Artificial intelligence for diagnosis and Gleason grading of prostate cancer: the pANDA challenge. Nature Medicine, 2022; DOI: 10.1038/s41591-021-01620-2