AI -Unterstützung verbessert die Genauigkeit und Konsistenz bei der Analyse des Hautkrebsgewebes

Die Untersuchungen durch Pathologen von Gewebeproben aus Hautkrebstumoren verbesserten sich, als sie von einem KI -Werkzeug unterstützt wurden. Die Bewertungen wurden konsistenter und die Prognosen der Patienten wurden genauer beschrieben. Dies zeigt eine Studie, die von Karolinska Institutet geleitet wird und in Zusammenarbeit mit Forschern der Yale University durchgeführt wird.

Es ist bereits bekannt, dass Tumor-infiltrierende Lymphozyten (TILs) ein wichtiger Biomarker bei mehreren Krebsarten sind, einschließlich malignen Melanomen (Hautkrebs). TILs sind Immunzellen, die in oder in der Nähe des Tumors gefunden wurden, wo sie die Reaktion des Körpers auf den Krebs beeinflussen. Beim malignen Melanom spielt das Vorhandensein von TILs eine Rolle sowohl bei der Diagnose als auch bei der Prognose, wobei eine hohe Präsenz günstig ist. Ein wichtiger Bestandteil der Arbeit der Pathologen beim malignen Melanom ist die Schätzung der Anzahl der Tils. Forscher des Karolinska Institutet haben nun untersucht, wie pathologische Bewertungen durch ein KI -Tool beeinflusst wurden, das zur Quantifizierung von Tils geschult wurde.

Die Studie umfasste 98 Pathologen und Forscher aus anderen Berufen, die in zwei Gruppen unterteilt waren. Eine Gruppe bestand ausschließlich aus erfahrenen Pathologen. Sie arbeiteten „wie gewohnt“, dh sie untersuchten digitale Bilder von gefärbten Gewebeabschnitten und schätzten die Anzahl der TILs gemäß den aktuellen Richtlinien. Die zweite Gruppe umfasste Pathologen, aber auch Forscher aus anderen Berufen – alle hatten einige Erfahrung in der Beurteilung pathologischer Bilder. Sie untersuchten auch die Bilder „wie gewohnt“, wurden jedoch von der KI -Unterstützung unterstützt, die die Anzahl der Tils quantifizierte. Jeder untersuchte 60 Gewebeschnitte, alle von Patienten mit malignen Melanomen. Die Studie war retrospektiv, daher zeigten die Bilder Gewebeproben von Patienten, deren Diagnose und Behandlung bereits bestimmt worden waren.

Die mit der KI -Unterstützung vorgenommenen Bewertungen waren den anderen in mehrfacher Hinsicht überlegen. Unter anderem war die Reproduzierbarkeit sehr hoch – die Ergebnisse waren sehr ähnlich, unabhängig davon, wer die Überprüfung durchgeführt hat. Dies ist wichtig, da die Bewertungen von TILs derzeit variieren können, je nachdem, wer sie ausführt, was die medizinische Sicherheit beeinträchtigen kann. Die AI-unterstützten Bewertungen lieferten auch ein genaueres Bild der Prognosen der Krankheit der Patienten-da die Studie retrospektiv war, gab es eine „richtige Antwort“, mit der man sich vergleichen konnte. Dieses Ergebnis war jedoch denjenigen, die die Bilder bewerteten, unbekannt.

Das Verständnis der Schwere der Patientenkrankheit, die auf Gewebeproben basiert, ist unter anderem wichtig, um festzustellen, wie aggressiv sie behandelt werden sollte. Wir haben jetzt ein KI-basiertes Tool, das den Til Biomarker quantifizieren kann, was in Zukunft bei Behandlungsentscheidungen helfen kann. Es sind jedoch weitere Studien erforderlich, bevor dieses KI -Tool in der klinischen Praxis verwendet werden kann, aber die bisherigen Ergebnisse sind vielversprechend und legen nahe, dass es sich um ein sehr nützliches Instrument in der klinischen Pathologie handelt. „

Balazs ACS, der letzte Autor der Studie, Associate Professor am Abteilung für Onkologiepathologie am Karolinska Institutet und ein klinisch aktiver Pathologe

Die Forschung wird unter anderem von der schwedischen Gesellschaft für medizinische Forschung und Region Stockholm sowie mehrere Zuschüsse der US -amerikanischen National Institutes of Health finanziert.

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