病理医 · 業務ごと
分析の単位は職種名ではなく業務である。以下の一つひとつが、その方向、判断が証拠に基づくのかプラットフォームの推論なのか、その理由、そして何を立証していないかを伴っている。
このページのすべての業務#
がんを見つけ、グレードを付ける
増強されつつある✓ 証拠に基づく生検でがんを見つけ、前立腺がんのGleasonグレードのようにそのグレードを付ける。
AIが最も進んでいるのはここであり、それは二人目の読み手としてやって来る。FDAはPaige Prostateを、その出力を一次診断として用いるべきでない補助として承認し、のちに、最初に良性と診断された症例にもう一度見るよう印を付ける二次判読ツールを承認した。NHSの三つの施設の1,613例による前向き研究では、AIの二次判読が386人の患者のうち21人(5.4%)で診断またはグレードを変え、追加の染色を要する症例をすべての施設で減らした。PANDAチャレンジでは、アルゴリズムが二つの大陸の検証データで、Gleasonグレード判定について病理医並みの一致度に達した。
ほぼすべてが前立腺生検である。承認は追加の道具としてだけであり、前向き研究と一つの導入は開発元が執筆するか資金を出している。
スライドから小さな所見を探す
増強されつつある✓ 証拠に基づくリンパ節の転移のような小さなものを求めて、多くのスライドに目を通す。
探すことは、機械が最も自然に引き受ける部分である。ある読影試験では、アルゴリズムの支援を受けた病理医はリンパ節の微小転移をより多く見つけ(91%対83%)、画像あたりの時間はおよそ半分だった(61秒対116秒)。英国のRoyal College of Pathologistsは、がんを探してリンパ節を検索することを、AIが引き受けうる定型的で時間のかかる仕事として挙げている。
アルゴリズムの開発元による70枚のスライドの読影試験と、専門職団体の見解である。どちらも実務での仕事量を測っていない。
バイオマーカーを採点する
増強されつつある≈ 本サイトの推定患者が治療を受けるかどうかを決める、PD-L1のような染色を数量化する。
病理医の意見が最も割れるのは数えることであり、AIはそのばらつきを狭める。乳がんのPD-L1を21人の病理医が採点したリングスタディでは、一致度が、目視での級内相関係数0.618からAI支援での0.931に上がり、AIの結果の80%が受け入れられた。
一つのがんにおける一つのバイオマーカーで、モデルは著者らが構築したものである。日常的な使用を示してはいない。
手術中の凍結切片
いまも人が主導✓ 証拠に基づく外科医が待つあいだに急速凍結した検体を読み、その結果を手術室へ伝える。
凍結切片は扱いにくい材料であり、最初のデジタルスライドの承認はこれを除いた。PhilipsのシステムについてのFDAの2017年の決定は、凍結切片での使用は意図していないと述べている。凍結したドナー腎生検の研究は、凍結切片が採点のばらつきと不適切な廃棄を招くこと、そしてそのモデルのスコアが移植の転帰と連動したことを明らかにした——ただしそれは後ろ向きであり、手術中の腫瘍ではなく臓器の配分についてのものである。
術中の腫瘍の凍結切片でAIを測った記録は、ここには一つもない。凍結切片に関する唯一の研究は後ろ向きのもので、対象はドナー腎である。
診断に署名する
いまも人が主導✓ 証拠に基づくすべてを最終報告にまとめ、それについて責任を負う。
これまでに承認された道具はどれも、診断を病理医の手に残している。FDAは、Paige Prostateの出力は一次診断として用いるべきでなく、標準診療としての完全な評価とともに使わなければならないと述べている。二次判読ツールは、印を付けた症例を病理医による追加の確認に回す。Royal College of Pathologistsは、解釈し、全体的な病理学的評価をつくるために、病理医は今後も必要だと述べている。
規制上の範囲と専門職の立場である。それらが述べているのは今の規則であって、将来の承認が何を認めるかではない。