Evaluación Comparativa Directa del Sistema de Inteligencia Artificial de Orquestación Multimodal Supervisada de la Ontología del Cáncer (COSMO) Versus Revisión Exclusiva por Patólogos (COSMO)

La precisión diagnóstica en la clasificación de subtipos de cáncer varía significativamente entre patólogos debido a diferencias en experiencia, conocimiento y acceso a recursos diagnósticos. La aparición de sistemas de IA en patología ofrece el potencial de mejorar el rendimiento y la consistencia diagnóstica en la clasificación del cáncer. Sin embargo, las comparaciones empíricas directas entre las predicciones basadas en IA y el rendimiento diagnóstico de los patólogos en casos idénticos siguen siendo limitadas en la literatura.

Objetivos del estudio Este estudio comparativo directo tiene como objetivo: (1) evaluar el rendimiento diagnóstico del sistema de IA COSMO en la clasificación de subtipos de cáncer en múltiples localizaciones anatómicas; (2) caracterizar la precisión diagnóstica de patólogos experimentados en los mismos casos; (3) comparar directamente las métricas de rendimiento diagnóstico entre COSMO y los patólogos; y (4) examinar los patrones de concordancia y la variación del rendimiento por localización anatómica, categoría de incidencia del cáncer, experiencia del patólogo y complejidad del caso.

Entorno del estudio y participantes El estudio involucrará hasta 25 patólogos certificados con 3 a 10+ años de experiencia diagnóstica, reclutados de instituciones de América del Norte, Europa y la región de Asia-Pacífico. Los patólogos participantes tendrán experiencia específica en neuropatología, patología pulmonar, patología urológica o patología anatómica general.

Casos y estratificación El estudio empleará imágenes de portaobjetos completos desidentificadas de archivo que representan hasta 300 pacientes con diagnósticos de referencia confirmados, incluyendo 100 cánceres cerebrales, 100 cánceres de pulmón y 100 cánceres renales. Los casos se estratificarán por tipo de cáncer y categoría de incidencia (común vs. raro o poco común), de acuerdo con las directrices de la Organización Mundial de la Salud (OMS).

Recolección de datos Los patólogos revisarán cada caso de forma independiente y proporcionarán clasificaciones diagnósticas junto con evaluaciones de confianza utilizando una escala de 5 puntos. La interfaz de patología digital registrará automáticamente las métricas de tiempo hasta el diagnóstico. COSMO procesará los mismos casos sin conexión para generar predicciones diagnósticas independientes y puntuaciones de confianza. Tanto las predicciones de los patólogos como las de la IA se evaluarán frente a diagnósticos estándar de referencia establecidos.

Marco de análisis El análisis principal caracterizará las métricas de rendimiento diagnóstico (incluyendo precisión, sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo (VPP), valor predictivo negativo (VPN) y área bajo la curva ROC (AUROC)) tanto para los patólogos (a nivel individual y agregado) como para el sistema COSMO. Los análisis secundarios evaluarán el rendimiento estratificado por localización anatómica, categoría de incidencia del cáncer y nivel de experiencia del patólogo.