Pelnas:
- Supraskite, kaip veikia išankstinis vaizdų klasifikavimas naudojant dirbtinį intelektą (periferinis tepinėlis, šlapimo nuosėdos, kolonija) ir ką tai pagreitina
- Galimybė naudoti išankstinį AI klasifikavimą tik kaip atranką ir palikti nenormalių ir kritinių ląstelių / mikroorganizmų diagnozę ekspertų patikrinimui
- Gebėjimas atpažinti vaizdo modelių ribas (retas ląsteles, artefaktus, dažymo kokybę, pasiskirstymo poslinkį) ir valdyti klaidingų negatyvų riziką
Mikroskopas yra seniausias, bet vis dar galingiausias medicinos laboratorijos įrankis. Ląstelių forma kraujo tepinėlyje, kristalai šlapimo nuosėdose, bakterijų spalva ir išsidėstymas Gramo dėmėse – visa tai yra modeliai, kuriuos įgudusi akis gali perskaityti per kelias sekundes, tačiau norint pradėti, reikia ilgametės patirties. Pastaraisiais metais į šį mikroskopinį pasaulį pateko dirbtinio intelekto padedama vaizdo analizė: ji automatiškai iš anksto klasifikuoja skaitmeniniu būdu nuskaitytus preparatus, pašalindama tuos, kurie atrodo normalūs, ir nukreipdama specialisto dėmesį į sritis, kurias iš tikrųjų reikia ištirti. Tai yra didžiulis greičio padidėjimas, tačiau tai taip pat yra viena iš sričių, kur reikia nubrėžti kruopščiausias ribas, nes klaidingas neigiamas rezultatas (neatsižvelgiant į tikrąją anomaliją) reiškia, kad tiesioginė diagnozė nepatenka.
Kaip šiame įrenginyje veikia AI palaikomas vaizdo išankstinis klasifikavimas; periferinis tepinėlis, šlapimo nuosėdos ir kaip jos panaudojamos mikrobiologijoje; ir mes apimsime modelio ribas (reta ląstelė, artefaktas, dažymo kokybė, pasiskirstymo pokytis). Pagrindinis principas: AI išankstinis klasifikavimas yra atranka, o ne diagnozė; Nenormalių ir kritinių išvadų diagnostika ir galutinis patvirtinimas priklauso specialistui.
Kaip veikia išankstinis vaizdo klasifikavimas
AI vaizdo modeliai mokosi suskirstyti ląstelę arba struktūrą, mokydami daug pažymėtų pavyzdžių. Skaitmeniniame hematologijos analizatoriuje prietaisas nuskaito kraujo tepinėlį, užfiksuoja atskiras ląsteles, o modelis suskirsto kiekvieną į klasę (neutrofilų, limfocitų, monocitų, eozinofilų, bazofilų ir kt.). Ekspertui pateikiamos iš anksto klasifikuotos ląstelės kaip galerija; Ekspertas patvirtina, pataiso arba perklasifikuoja. Panašiai šlapimo nuosėdų analizatoriai aptinka eritrocitus, leukocitus, epitelį, kristalus ir ląsteles; Kai kurios mikrobiologijos sistemos iš anksto įvertina kolonijų skaičių ir augimo modelius.
Modelio išvestį sudaro du komponentai: klasė (ši ląstelė yra neutrofilų) ir pasitikėjimo balas (kiek jis pasitiki šia klasifikacija). Ląstelės, kurių patikimumo balai žemi arba pažymėtos kaip „netipinės/neidentifikuotos“, tikrai turėtų būti nukreiptos pas specialistą. Atkreipkite dėmesį, kad modelis gali neteisingai klasifikuoti langelį su dideliu patikimumu; pasitikėjimo balas nėra tikslumo garantija.
Taikymas
AI išankstinis darbas
eksperto darbas
periferinis tepinėlis
Ląstelių išankstinis rūšiavimas, galerijos serviravimas
Nenormalus/blastinis/netipinis patvirtinimas, morfologijos interpretacija
šlapimo nuosėdos
Išankstinis elementų atpažinimas ir skaičiavimas
Kristalų / lietinių / patologinių ląstelių patvirtinimas
Mikrobiologija (kolonija)
Kolonijų skaičius, išankstinis augimo įvertinimas
Tipų skirtumas, klinikinė reikšmė
Kaulų čiulpai / patologija
Lauko / langelio žymėjimas
Diagnostinė interpretacija, gydytojo patvirtinimas
Kodėl modelis yra „atranka“, o ne diagnozė
Vertingiausias įvaizdžio modelių indėlis yra tai, kad jie taupo eksperto laiką, greitai perkeldami įprastus ir įprastus modelius. Tačiau pasikliauti modeliu priimant diagnostinius sprendimus pavojinga dėl trijų priežasčių:
- Reti radiniai. Modelis gali neatpažinti retos ląstelės (pvz., sprogimo, parazito, netipinio limfocito), kurią jis retai mato mokymo duomenyse. Svarbiausi radiniai dažnai būna patys rečiausi; Čia klaidingas neigiamas pranešimas yra pavojingiausias.
- Artefaktas ir tapyba. Dažymo kokybė, paruošimo storis ir džiovinimo artefaktai gali suklaidinti modelį. Prastai nudažyto preparato modelis gali saugiai klaidingai klasifikuoti.
- Paskirstymo poslinkis. Jei modelis yra apmokytas naudojant vienos laboratorijos įrenginį ir dažymo protokolą, jo našumas gali sumažėti naudojant kitą įrenginį / dažymą. Jei jūsų populiacija skiriasi nuo mokomosios populiacijos, modelis veiks prastai, nei tikėtasi.
Atsargiai: „Modelis sakė, kad tai normalu, aš nežiūrėjau“ – tai dažniausiai pasitaikantis būdas nepastebėti klaidingo neigiamo. Jei yra nenormalus klinikinis įtarimas (pavyzdžiui, preliminari leukemijos diagnozė), tepinėlį apžiūri specialistas, nepaisant to, ką sako modelis.
Žingsnis po žingsnio: saugus išankstinio vaizdo įvertinimo srautas
- Patikrinkite dažymo ir paruošimo kokybę. Prastas pasiruošimas klaidina ir modelį, ir akį; pirmiausia užtikrinti kokybę.
- Gaukite modelio išankstinį klasifikavimą kaip galeriją. Greitai peržiūrėkite įprastas aukštas saugumo klases.
- Pirmiausia išnagrinėkite tuos, kurių pasitikėjimas yra mažas ir „netipiškas“. Jei modelis neaiškus, sprendimas priklauso nuo jūsų.
- Klinikinius įtarimus laikykite aukščiau už modelį. Atlikite visą atvejo, kai tikimasi anomalijos, peržiūrą rankiniu būdu.
- Patikrinkite ir praneškite apie svarbias išvadas. Tokius radinius kaip blastai, parazitai ir piktybinės ląstelės patvirtina ekspertas; Jei reikia, jis dalijamasi su gydytoju.
Pastaba: Be to, kad dirbtinis intelektas naudojamas kaip vaizdo gavimo įrenginio komponentas šiame įrenginyje, taip pat yra apribojimas dirbant su kalbos modeliu: paciento paruošimo vaizdų įkėlimas į viešai prieinamą kalbos įrankį yra privatumo rizika, o kliniškai diagnozuojant kliautis nepatvirtintu įrankiu yra neteisinga. Vaizdo diagnostika atliekama naudojant patvirtintas klinikines sistemas ir ekspertų akis.
Silpnas raginimas / Stiprus raginimas
Šis palyginimas taikomas naudojant AI kaip teksto palaikymą (pvz., norint redaguoti morfologijos pastabą arba parengti mokymo aprašą); ne dėl diagnostinio vaizdo sprendimo.
Silpnas raginimas:
Diagnozuokite, kas yra šiame kraujo tepinėlyje. [image]
Šis raginimas AI prašo diagnozės; kadangi kalbos priemonė nėra patvirtinta klinikinei diagnozei atlikti ir paciento įvaizdis yra rizikingas privatumo požiūriu. Tai neteisingas ir pavojingas naudojimas.
Galingas raginimas:
Jūsų vaidmuo: asistentas, rengiantis mokymų/ataskaitų tekstą laboratorijos specialistui. DIAGNOSTIKA; Vaizdo interpretavimas yra mano darbas. Žemiau rašau savo morfologinius pastebėjimus (anoniminiai); Paverskite juos tvarkingu tepinėlio ataskaitos juodraščiu ir pažymėkite, kuriai išvadai reikia eksperto patvirtinimo. Mano pastebėjimai: vyrauja neutrofilai, nedidelis poslinkis į kairę, keletas netipinių limfocitų [eksperto patvirtinimas], toksinio granuliavimo įspūdis. Nenurodykite galutinės diagnozės.
Stipri valia saugo diagnozę su ekspertu, AI naudoja tik savo stebėjimams organizuoti ir pažymi radinį, kurį reikia patvirtinti.
trys mini dėklai
1 atvejis – efektyvus pašalinimas. Hematologijos laboratorijoje skaitmeninis analizatorius iš anksto išrūšiuoja 220 kraujo tepinėlių per dieną. Iš jų 150 turi visiškai normalius modelius ir aukštus pasitikėjimo balus; Ekspertas greitai juos peržiūri ir patvirtina per galeriją. Likę 70 tepinėlių (mažo patikimumo arba pažymėti) visapusiškai peržiūrimi rankiniu būdu. Rezultatas: specialisto laikas koncentruojamas į atvejus, kuriems iš tikrųjų reikalingas tyrimas, bendras laikas gerokai sumažėja. Modelis pašalintas, ekspertas apžiūrėjo.
2 atvejis – pabėgo sprogimas. Vienu atveju modelis kelias ląsteles pažymėjo kaip „netipinius limfocitus“ su mažu pasitikėjimu, tačiau ekspertas greitai patvirtino ir perėjo per galeriją dėl tankio. Vėliau ligonio klinikinė būklė pablogėja; Dar kartą ištyrus tepinėlį, matyti, kad šios ląstelės iš tikrųjų yra blastai. Pamoka: ląstelės, kurias modelis pažymi kaip „mažo pasitikėjimo / netipiškos“, niekada nėra greitai patvirtinamos; Ten gali būti paslėptas pats svarbiausias radinys. Klaidingas neigiamas dalykas yra pati brangiausia klaida.
3 atvejis – dažymo artefaktas. Šlapimo nuosėdų analizatoriuje raštas žymi daugybę „kristalų“ prastai nudažytame preparate. Kai ekspertas apžiūri preparatą, jis mato, kad tai yra dėmėtos nuosėdos (artefaktai); Nėra tikro kristalo. Preparatas atnaujinamas. Pamoka: modelis gali supainioti artefaktą su tikra struktūra; Visada pirmiausia patikrinama paruošimo kokybė.
Kopijuojami raginimo šablonai
MORFOLOGIJOS ATASKAITOS PROJEKTAS ŠABLONAS Jūsų vaidmuo: asistentas, kuris mano (eksperto) parašytus morfologijos stebėjimus paverčia organizuotu ataskaitos projektu. Nediagnozuok. Pateikite mano pastabas į standartinę sklaidos ataskaitos kalbą; neaiškias/netipines išvadas pažymėti kaip „[eksperto patvirtinimas]“; nereiškia galutinės diagnozės. Mano pastebėjimai: [tekstas].
VAIZDO MODELIO IŠIMTIS TAISYKLĖS ŠABLONAS Įrašykite kaip vaizdų išankstinio rūšiavimo sistemos kontrolinį sąrašą, kuriais atvejais PRIVALO būti atlikta visapusiška rankinė peržiūra: žemas patikimumo balas, etiketė „netipiška/nenustatoma“, įtariama klinikinė anomalija, prasta paruošimo kokybė, kritinis kandidatas. Pridėkite kiekvieno elemento pagrindimą.
PARUOŠIMO KOKYBĖS KONTROLĖS ŠABLONYS Išvardykite kokybės elementus, kuriuos patikrinčiau prieš vertindamas tepinėlio / nuosėdų preparatą: dažymo intensyvumą, sklaidą / storį, artefaktą, džiūvimą, užterštumą. Kiekvienai prekei pasiūlykite „priimti/parengti“ kriterijus.
MOKYMO APRAŠYMO ŠABLONASJūsų vaidmuo: asistentas, ruošiantis mokymo tekstą laboratorijos praktikantams. Paaiškinkite šią morfologinę sąvoką paprastai ir tiksliai: [sąvoka]. Pateikite pavyzdį, nurodykite skirtumą tarp panašių struktūrų, tačiau pabrėžkite, kad diagnozės sprendimas priklauso specialistui. Vaizdo įkėlimas; Paaiškinkite tik tekstu.
Dažnos klaidos
- Klaidinga modelio klasifikacija dėl atpažinimo. Išankstinis rūšiavimas yra pašalinimas; Nenormalią/kritinę išvadą patvirtina ekspertas.
- Greitai patvirtinkite žemas saugias / netipines vėliavas. Svarbiausios išvados yra čia pat; Jie išnagrinėjami pirmiausia ir atidžiai.
- Praleidžiant paruošimo kokybę. Prastas dažymo modelis ir apgaudinėja akį; Kokybė pirmiausia.
- Pamiršus paskirstymo pamainą. Modelis, apmokytas naudoti kitą įrenginį/dažą, gali prastai veikti jūsų mėginiuose.
- Paciento atvaizdo įkėlimas į viešąjį įrankį. Konfidencialumo pažeidimo ir nepatvirtintos diagnozės rizika.
Patarimas: dirbdami su įvaizdžio modeliu laikykitės šios taisyklės: „Modelis paprastai gali mane pagreitinti, bet neįprastai jis manęs niekada neatpalaiduos“. Jei kyla klinikinių abejonių arba modelis neaiškus, sprendimą priima mikroskopo ekspertas.
Apibendrinant
Išankstinis vaizdų įvertinimas naudojant dirbtinį intelektą pašalina įprastus kraujo tepinėlių, šlapimo nuosėdų ir mikrobiologijos modelius, todėl specialistas turi laiko sutelkti dėmesį į atvejus, kuriuos iš tikrųjų reikia ištirti. Tačiau modelis yra atrankos įrankis, o ne diagnozė: jis gali nepastebėti retų radinių, supainioti artefaktus su tikrais ir susilpnėti įvairiose populiacijose. Nenormalių ir kritinių išvadų diagnostika ir galutinis patvirtinimas priklauso specialistui; pirmiausia tiriami mažo pasitikėjimo ir netipiniai žymenys; Visada pirmiausia patikrinama paruošimo kokybė. Kadangi klaidingas neigiamas rezultatas yra brangiausia klaida, klinikinis įtarimas pranoksta modelio rezultatus.
Taikymo užduotis
Naudodami „Vaizdo modelio išimties taisyklės“ šabloną, skirtą vaizdų išankstinio klasifikavimo sistemai, kurią naudojate (arba pavyzdį), nurodykite, kurie atvejai tikrai bus peržiūrimi rankiniu būdu. Tada paverskite morfologijos stebėjimų rinkinį į įprastą ataskaitą naudodami šabloną „Morfologijos ataskaitos juodraštis“ ir pažymėkite išvadas, kurias reikia patvirtinti. Galiausiai sukurkite kokybės kontrolinį sąrašą naudodami šabloną „Pasiruošimo kokybės kontrolė“.
kontrolinis sąrašas
- [ ] Modelio išvestį naudojau kaip pašalinimą, o ne diagnozę.
- [ ] Pirmiausia atidžiai išnagrinėjau tuos, kurie pažymėti žemai saugūs / netipiniai.
- [ ] Prieš vertindamas preparato kokybę patikrinau.
- [ ] Kilus įtarimui dėl klinikinės anomalijos, atlikau pilną rankinį tyrimą.
- [ ] Neįkėliau pacientų vaizdų į viešuosius įrankius.
- [ ] Aš ekspertiškai patvirtinau kritines išvadas ir prireikus pasidalinau jais su gydytoju.