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本扣问通过引入东说念主工智能算法，提高了会诊中生物象征物量化评分的准确性和一致性，展示了数字病理学在临床实践中的雄伟后劲。

跟着医学时间的束缚向上，数字病理学动作一门新兴的跨学科规模，正幽静改动着传统病理学的会诊情势。在乳腺癌的会诊与调理中，准确量化肿瘤生物象征物如雌激素受体（ER）、孕激素受体（PR）和东说念主类2（HER2）关于患者的预后评估和调理采取至关遑急。运筹帷幄词，东说念主工评估这些生物象征物频频伴跟着主不雅性和变异性，这可能影响会诊的准确性和一致性。为了处置这一问题，2024年第113届好意思国和加拿大病理学会(USCAP)年会公布的一项扣问引入了东说念主工智能（AI）算法，通过数字病理学时间对乳腺癌患者的IHC染色全切片图像进行自动化分析。扣问采纳了一种名为Mindpeak的算法，对423份乳腺活检样本进行了苏木精-伊红染色（H&E）和免疫组化（IHC）分析，旨在考据AI辅助下的病理评估是否能提高评分的准确性和一致性。扣问收尾标明，AI辅助的病理学家在量化HER2和Ki67方面显现出更高的准确性，并显耀减少了不雅察者间的各异。这一发现不仅为乳腺癌的会诊提供了新的视角，也为数字病理学在临床实践中的应用提供了有劲的笔据。现将扣问内容梳理如下，以飨读者。

扣问配景

数字病理学（Digital Pathology，简称DP）股东了利用算法对生物象征物进行更精准量化评估的进度，这有望缩短东说念主工评估历程中可能出现的贫穷，并提高评分的精准度。在乳腺样本的扣问中，作家考据并应用了数字病理学时间，以便诈欺东说念主工智能成就的算法对乳腺癌患者的IHC染色全切片图像上的肿瘤生物象征物进行定量分析。

扣问要道

本扣问采纳数字病理学时间对所有通例乳腺样本进行了注重评估。具体而言，对圣戈兰斯病院在2022年4月至2022年12月时候集聚的423份乳腺活检样本，进行了H&E和IHC分析，旨在长远明白ER、PR以及HER2的抒发情景。患者样本领先通过H&E染色进行初步会诊，随后在病理群众的指点下，利用Mindpeak算法对生物象征物进行精准量化。所有会诊收尾均经过第二位病理群众的复审，并对任何存在不合的会诊收尾进行了共鸣证明。动作及时质地截止的一部分，94例样本由第二位乳腺病理群众进行了孤苦审查，该历程未借助东说念主工智能辅助，而是采纳东说念主工计数。随后，这些东说念主工计数收尾与东说念主工智能辅助下的收尾进行了对比分析。所有会诊不一致的案例均被纪录并整理成病例列表。

扣问收尾

在东说念主工智能辅助下，病理学家的责任推崇获得了显耀提高，且推崇出较小的不雅察者间各异。针对HER2的评估，东说念主工计数的不雅察者间判读一致性达到93%，而东说念主工智能辅助下的计数一致性则高达99%。相等在HER2 0/+1病例中，东说念主工计数的不雅察者间一致性为95%，而东说念主工智能辅助下的计数一致性则为97%。至于Ki67的评估，东说念主工计数的一致性为77%，而东说念主工智能辅助下的计数一致性则提高至95%。共有11名患者的会诊收尾存在争议，其收尾位于5%的临界值隔邻，该临界值用于诀别低增殖与中增殖。在ER和PR的评估中，东说念主工智能辅助与东说念主工计数的不雅察者间一致性均为99%。HER2/Ki67不一致及存在争议的样本主要来自微乳头状癌、小叶癌、小管癌以及采纳新辅助调理的癌症。不雅察者间的一致性（通过MDT前审查时修改会诊的病例减少来估计）从71%提高至94%。与履行东说念主工智能辅助前比拟，每位病理学家每周处理的病例数目翻了一番。

图1. 分别基于东说念主工智能辅助与东说念主工计数的病理学家不雅察者间一致性

扣问追思和想考

本扣问通过引入东说念主工智能算法，显耀提高了乳腺癌会诊中生物象征物量化评分的准确性和一致性，从而为数字病理学在临床实践中的应用提供了有劲笔据。扣问收尾标明，AI辅助的病理学家在量化HER2和Ki67方面显现出更高的准确性，并显耀减少了不雅察者间的各异。这一发现不仅为乳腺癌的会诊提供了新的视角，也为数字病理学在临床实践中的应用提供了有劲的笔据。

数字病理学时间的引入，使得对肿瘤生物象征物如ER、PR和HER2的评估愈加精准和一致。这关于患者的预后评估和调理采取至关遑急。传统的东说念主工评估要道频频伴跟着主不雅性和变异性，这可能影响会诊的准确性和一致性。而东说念主工智能算法的应用，通过深度学习时间，粗略识别和学习肿瘤细胞的复杂情势，从而在会诊历程中提供辅助有谋略赞助，匡助病理医师更快地作念出准确的判断。

此外，AI的引入不仅减少了不雅察者间的变异性，还提高了诀别HER2 IHC 0和IHC 1+的准确性。这关于乳腺癌的调理政策制定和预后评估具有积极影响。扣问还显现，AI时间的应用提高了病理图像分析的恶果，减少了东说念主为不实，况且粗略提供更一致和可重叠的收尾。这不仅有助于提高乳腺癌患者的会诊精准度，还可能对调理缠绵的制定和预后评估产生积极影响。

在试验应用中，AI辅助下的病理学家工监犯果显耀提高，每位病理学家每周处理的病例数目翻了一番。这标明，数字病理学和东说念主工智能时间的邻接，不仅提高了会诊的准确性，还提高了工监犯果，这关于缓解病理医师的责任压力和提高医疗资源的利用恶果具有遑急有趣有趣。

要而论之，本扣问考据了数字病理学和东说念主工智能在乳腺癌生物象征物量化评分中的应用价值，为翌日数字病理学在临床实践中的平日应用奠定了基础。跟着时间的束缚向上和算法的抓续优化，瞻望数字病理学将在提高会诊准确性、恶果和一致性方面阐扬更大的作用，从而为患者提供更好的医疗处事。

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参考文件：

[1]Colon E, Kis L, Farkas A, et al. Utility of the Combination of Digital Pathology and Artificial Intelligence in the Quantification of ER, PR, HER2, and Ki67: Benefits in Clinical Practice and Remaining Challenges. 2024 USCAP. 116.

审批编号：CN-146623 有用期至：2025-01-31

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