Avaliação Direta do Sistema de IA de Orquestração Multimodal Supervisionada da Ontologia do Cancro (COSMO) Versus Revisão Apenas por Patologistas (COSMO)

Racional e Antecedentes do Estudo A precisão do diagnóstico na classificação de subtipos de cancro varia significativamente entre patologistas devido a diferenças em experiência, especialização e acesso a recursos de diagnóstico. O surgimento de sistemas de IA na patologia oferece o potencial para melhorar o desempenho diagnóstico e a consistência na classificação do cancro. No entanto, comparações empíricas diretas entre as previsões baseadas em IA e o desempenho diagnóstico dos patologistas em casos idênticos continuam limitadas na literatura.

Objetivos do Estudo Este estudo comparativo direto visa: (1) avaliar o desempenho diagnóstico do sistema de IA COSMO na classificação de subtipos de cancro em múltiplos locais anatómicos; (2) caracterizar a precisão diagnóstica de patologistas experientes nos mesmos casos; (3) comparar diretamente as métricas de desempenho diagnóstico entre o COSMO e os patologistas; e (4) examinar padrões de concordância e variação de desempenho por local anatómico, categoria de incidência de cancro, experiência do patologista e complexidade do caso.

Contexto e Participantes do Estudo O estudo envolverá até 25 patologistas certificados com 3 a 10 ou mais anos de experiência diagnóstica, recrutados de instituições na América do Norte, Europa e região da Ásia-Pacífico. Os patologistas participantes terão especialização em neuropatologia, patologia pulmonar, patologia urológica ou patologia anatómica geral.

Casos e Estratificação O estudo utilizará imagens de lâminas inteiras arquivadas e anonimizadas, representando até 300 pacientes com diagnósticos de referência confirmados, incluindo 100 cancros cerebrais, 100 cancros pulmonares e 100 cancros renais. Os casos serão estratificados por tipo de cancro e categoria de incidência (comum vs. raro ou incomum), de acordo com as diretrizes da Organização Mundial da Saúde (OMS).

Recolha de Dados Os patologistas irão analisar cada caso de forma independente e fornecer classificações diagnósticas juntamente com avaliações de confiança usando uma escala de 5 pontos. A interface de patologia digital registará automaticamente as métricas de tempo até ao diagnóstico. O COSMO processará os mesmos casos offline para gerar previsões diagnósticas independentes e pontuações de confiança. Tanto as previsões dos patologistas como as da IA serão avaliadas em relação a diagnósticos de referência estabelecidos.

Estrutura de Análise A análise principal caracterizará as métricas de desempenho diagnóstico (incluindo precisão, sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo (VPP), valor preditivo negativo (VPN) e área sob a curva de características de operação do recetor (AUROC)) tanto para patologistas (a nível individual e agregado) como para o sistema COSMO. Análises secundárias avaliarão o desempenho estratificado por local anatómico, categoria de incidência de cancro e nível de experiência do patologista.