Добици:
- Способност да се објасни подршка вештачке интелигенције за бројање ћелија, сегментацију и оцењивање у току рада целе слике слајда (ВСИ)
- Способност препознавања утицаја варијабилности сликања и скенирања на перформансе модела и померање домена
- Способност валидације излаза АИ патологије са референтним стандардом, узорковањем и одобрењем патолога
Патологија је грана медицине у којој се болест идентификује испитивањем узорка ткива под микроскопом; Овде се поставља „златни стандард“ многих дијагноза рака. Дигитална патологија је дигитализација обојеног пресека ткива на стакленом предмету са скенером високе резолуције. Добијени фајл се зове цела слика слајда (скраћено ВСИ); Један слајд може бити огромна слика величине гигапиксела, односно милијарди пиксела. Вештачка интелигенција подржава бројање ћелија, сегментацију региона и оцењивање на овим огромним сликама. У овој јединици ћемо видети ВСИ ток рада, његову највећу техничку замку: варијабилност бојења/скенирања и зашто је одобрење патолога неопходно.
Да кажемо од почетка: вештачка интелигенција може бити бројач, прелиминарни скенер и друго око у патологији; Али одлуке о дијагнози рака, стадијуму и степеновању припадају патологу. Модел не дијагностикује.
Кораци ВСИ радног тока
Корак 1 — Скрининг и контрола квалитета. Скенира се дијапозитив; Дефекти као што су дефокусирање, трагови преклапања и мехурићи ваздуха могу се детектовати аутоматски. Скенирање лошег квалитета уопште не би требало да уђе у модел.
Корак 2 — Уклањање плочица (закрпа). Гигапикселна слика се не може директно обрадити; је подељен на мале квадрате (енглеска закрпа, обично 256к256 или 512к512 пиксела). Модел процењује сваку плочицу посебно, а затим се резултати комбинују.
Корак 3 — Анализа ткива/ћелија. Модел; Обавља задатке као што су сегментација места тумора, бројање митозе (ћелија које се деле), нуклеарна густина или израчунавање маркера (нпр. Ки-67 стопа бојења). Излаз је нумеричко мерење или топлотна мапа.
Корак 4 — Консолидација и извештавање. Резултати плочица се комбинују на нивоу слајда; Добија се резиме, на пример, "проценат површине тумора" или "митотски број".
Корак 5 — Процена патолога. Патолог испитује регионе и броји обележене моделом; прихвата, исправља или одбија. Дијагноза и оцењивање су на патологу.
Највећа замка: варијабилност бојења и скенирања
Секције ткива се обично боје Х&Е (хематоксилин и еозин; стандардна боја која боји језгра у плаво-љубичасто, а цитоплазму у ружичасто). Али интензитет бојења значајно варира у зависности од лабораторије, серије мрља, дебљине пресека и марке скенера. Људско око се лако прилагођава овим разликама; Модел можда није компатибилан.
Ако је модел научио на основу ружичасто-љубичастих тонова лабораторије А, његове перформансе ће се смањити на бледим или тамнијим бојама лабораторије Б. Овај феномен се назива померањем домена и најчешћи је узрок неуспеха у дигиталној патологији. Приступи решењу: нормализација боја (премештање слика у заједнички простор боја), мултицентрични подаци за обуку и — што је најважније — спољна валидација у свакој лабораторији која ће се користити.
Три мини случаја: према бројевима
Случај 1 — Конзистентност у митотичком броју. Митотичко бројање у оцењивању рака дојке је важно, али напорно и варира од посматрача до посматрача. Прелиминарно бројање уз помоћ вештачке интелигенције у једној лабораторији, договор (капа) између два патолога повећао се са 0,55 на 0,71, а време бројања по слајду се смањило са 4 минута на 1,5 минута. Међутим, свако коначно бројање је потврдио патолог; Модел је предложио, патолог је одлучио.
Случај 2 — Погодак померања поља. У лабораторији која је развила модел сегментације тумора, радио је исправно 93% времена. Исти модел је систематски прецењивао површину тумора за 20% у партнерској лабораторији користећи другачији скенер и боју. Након нормализације боје и ревалидације са 200 слајдова из те лабораторије, разлика се смањила на прихватљив ниво.
Случај 3 — Грешка узорковања. Један модел је рекао "не" тумор на дијапозитиву; међутим, модел је проценио само скенирану област и тумор је био у неузоркованом делу. Дијагностика патологије је добра као и одабир и узимање узорака; АИ "негативни" излаз не компензује недовољно узорковање. Зато сам негативан резултат АИ никада не значи „нема болести“.
Слаба порука / јака промпт
Напомена: Следећи упити служе за конфигурисање извештаја о патологији и текста тока посла; Дијагноза слике ткива је дело провереног софтвера и патолога.
Слабо обавештење:
Према овом извештају о патологији, постоји ли рак? [извештај]
Снажан упит:
Ваша улога: Ви сте асистент за структурирање извештаја о патологији (ВИ НИСТЕ ДИЈАГНОСТИКА). Структурирајте следећи анонимни извештај о патологији: - Табелирајте тип узорка, бојење, тип/град тумора, хируршку маргину, маркере. - Очувајте двосмислене формулације ("атипична, клиничка корелација се препоручује") нетакнуте. - Не додајте налазе који нису у тексту; упишите „неспецификовано“ у поље које недостаје.- Коначно, наведите 3 тачке које патолог треба да потврди.Анонимни извештај:[текст]
Четири шаблона за копирање
1) Стандардизација извештаја:
Исцртајте следећи анонимни извештај о патологији у структурисана поља (орган, дијагноза, степен, маргина, проценти маркера). Држите се текста. Извештај: [текст]
2) Провера доследности токена:
Наведите све процентуалне и нумеричке маркере (Ки-67, ЕР, ПР, ХЕР2) поменуте у овом извештају; Означите вредности које су у сукобу једна са другом или са дијагнозом. Извештај: [текст]
3) План валидације модела (дигитална патологија):
Напишите нацрт плана валидације за модел ВСИ сегментације: нормализација боје, мултицентрична екстерна валидација, договор патолога (капа), тестирање померања поља. Означите тачке валидације патолога одвојено.
4) Додавање упозорења о узорковању:
Додајте следећем негативном резултату АИ упозорење да „узорковање може бити ограничено, негативан резултат не искључује болест“ и захтев за потврду патолога. Излаз: [текст]
Улога модела: По врсти задатка
Тип задатка
АИ допринос
критичности
верификација
Сегментација региона тумора
висока
висока
Патолог + екстерна верификација
Митоза/број ћелија
висока
висока
Потврда патолога
Проценат маркера (Ки-67)
висока
средње
Поређење референци
Контрола квалитета (фокус/дефект)
висока
ниско
провера на лицу места
Конфигурација извештаја (текст)
висока
ниско
Потврда патолога
Савет: Када процењујете предлог модела у дигиталној патологији, увек питајте: „У којим лабораторијама је овај модел обучен и да ли је валидиран у мојој лабораторији?“ Ако је одговор "не", бројке о перформансама још увек не важе за вас.
Опрез: Само зато што АИ каже „нема тумора“ не значи да нема тумора у неузоркованом ткиву. Негативан резултат у патологији је ограничен квалитетом узорковања; образац не може да пређе ову границу и негативан резултат није дијагностичка гаранција.
Уобичајене грешке
- Потцењивање варијабилности боје/боје. Померање поља је најчешћи узрок неуспеха у дигиталној патологији.
- Тренирајте у једном центру и користите свуда. Различити претраживач и боје стварају тиху деградацију перформанси.
- Погрешити негативан резултат за сигурност. Граница узорковања се не може компензовати моделом.
- Игнорисање варијабилности међу посматрачима. Модел треба проценити у складу са тим ако је сам референтни стандард променљив.
- Уклањање патолога. Бројање и сегментација су подршка; Дијагноза и оцењивање остају са патологом.
Укратко
- Дигитална патологија анализира гигапикселне ВСИ слике тако што их дели на плочице; АИ подржава бројање ћелија и сегментацију.
- Највећа техничка замка је померање поља због варијабилности бојења/скенирања; нормализација боје и спољна валидација су од суштинског значаја.
- Негативан АИ резултат је ограничен границом узорковања и не пружа дијагностичку сигурност.
- Референтни стандард и варијабилност међу посматрачима су контекст за евалуацију модела.
- Дијагноза, постављање и оцењивање су одговорност патолога; АИ не поставља дијагнозу.
Задатак апликације
Изаберите хипотетички модел дигиталне патологије (нпр. израчунавање процента Ки-67). Напишите екстерни план валидације за овај модел: колико слајдова из којих лабораторија, која нормализација боје, како ћете мерити сагласност патолога и како ћете тестирати померање поља. Затим у једној реченици напишите упозорење о ограничењу које треба додати негативном/позитивном резултату модела.
контролна листа
- [ ] Знам кораке скенирања, постављања плочица, анализе и састављања ВСИ тока посла.
- [ ] Разумем како варијабилност сликања/скенирања узрокује померање поља и како се њиме управља.
- [ ] Разумем да је негативан АИ резултат ограничен границом узорковања.
- [ ] Могу да користим концепте спољне валидације и договора патолога (капа).
- [ ] Интернационализовао сам да одлука о дијагнози и оцењивању остаје на патологу.