Keisarillinen eturauhanen 6 - Syöpähistologinen tekoälyn luotettavuustutkimus. (IP6-CHAIROS)

Isossa-Britanniassa noin 80-100 000 miehelle tehdään vuosittain eturauhasen biopsia eturauhassyövän diagnosoimiseksi. Tämä vastaa noin 4 miljoonaa histologista diaa; tämän arvioidaan kasvavan 160 000–200 000 mieheen ja jopa 6 miljoonaan diaan vuoteen 2030 mennessä, koska yhä useammat miehet testataan eturauhassyövän varalta.

Terveyskasvatus Englannissa ja Royal College of Pathology viittaavat merkittävään patologian työvoimapulaan, sillä vain 3 prosentilla osastoista on riittävästi henkilöstöä ja 10 prosentin avoimista työpaikoista on paikkoja, jotka maksavat 26 miljoonaa puntaa joka vuosi. Vuoteen 2021 mennessä patologian konsulttien työvoima vähenee 3 % (40 kokopäiväistä patologia); ajanjakso, jonka aikana muiden erikoisalojen odotetaan kasvavan 13 prosenttia. Patologian osastoille lähetettävien lähetteiden kasvun vuoksi ennustetaan kuitenkin, että patologien lukumäärän tulee kasvaa vuosittain 3–5 prosenttia.

Kliinisesti tärkeän ja kliinisesti merkityksettömän eturauhassyövän diagnoosin raportoinnissa voi esiintyä tarkkailijoiden välistä vaihtelua jopa 20 %, vaikka erot ovat pienemmät, kun verrataan erittäin kokeneita uropatologeja. Tämä voi johtaa tapausten epäasianmukaiseen hallintaan.

Galen Prostate AI on CE-merkitty syväoppiva AI-algoritmi eturauhasen neulabiopsioille, joka pystyy tunnistamaan solutyypit, kudosrakenteet ja morfologiset piirteet syövän diagnoosia varten. Tekniikka perustuu monikerroksisiin konvoluutiohermoverkkoihin (CNN), jotka on suunniteltu kuvien luokitteluun, jossa koko diakuvantaminen analysoidaan kudosalueiden havaitsemiseksi ja sitten hyvänlaatuisen syövän ja muun patologian luokituksen havaitsemiseksi. Lähes kaikkiin kilpailijoihin verrattuna Galen Prostate AI:ta on testattu ~10 kertaa useammissa kudosnäytteissä. Lisäksi Galen Prostate AI on ainoa algoritmi, joka ulottuu syövän havaitsemisen/luokittelun lisäksi muihin kliinisesti merkityksellisiin piirteisiin (esim. perineuraalinen invaasio, korkea-asteinen eturauhasen intraepiteliaalinen neoplasia [PIN], tulehdus). Tämän tekoälyalgoritmin uskotaan olevan ainoa rutiininomaisessa kliinisessä käytössä – se osoittaa teknisen toteutettavuuden ja todistetusti kliinistä käyttökelpoisuutta.

Ehdotettu tutkimus suorittaa validoinnin NHS:ssä ensimmäistä kertaa. On tärkeää korostaa, että tämän tyyppistä algoritmia ei ole koskaan testattu Yhdistyneessä kuningaskunnassa sijaitsevalla populaatiolla ja erityisesti populaatiolla, joka sisältää kohortin MRI-kohdennettuja biopsioita, mikä on nyt uusi diagnostinen strategia, koska se havaitsee kliinisesti merkityksellisen eturauhassyövän. suurempina prosenttiosuuksina kuin rutiini systemaattinen biopsia.

Tutkimus on ensimmäinen ja ainoa, joka käsittelee tekoälyyn perustuvan eturauhasalgoritmin suorituskykyä, joka ulottuu syövän havaitsemisen ja Gleason-luokituksen lisäksi mittaamalla syövän määrää ja havaitsemalla kliinisesti merkityksellisiä piirteitä, kuten perineuraalinvaasio, useiden hyvänlaatuisten rakenteiden (esim. HGPIN, atrofia, tulehdus). Kun otetaan huomioon tällaisten piirteiden kliininen merkitys diagnoosiprosessissa, niiden validointia ja suorituskykyä käsittelevä tutkimus ei ole vain uusi, vaan myös kriittinen rutiininomaisessa kliinisessä käytössä.