病理医

イングランド、NHSの三つの専門施設。前立腺生検1,613例のうち1,049例が、市販のAIシステムの支援を受けて報告された。段階的な二次判読は、386人の患者のうち21人(5.4%)で当初の診断またはグレードグループを変え、そのうち五人(1.3%)は治療方針に影響しうるものだった。免疫組織化学染色を要する症例はすべての施設で減り、ある施設では同時判読により平均の報告所要時間が30.1時間短くなった。開発元は産業側のパートナーであり、少なくとも一人の著者がそこに勤めている。

実際の場での小規模な試行。導入の条件が試されていることを教えてくれるのであって、それが成り立つことを教えてくれるのではない——だから一件の試行は単独では決して足りず、独立した二件で足りる。

米国。FDAのクリアランスによれば、この機器は、良性と初回診断された前立腺針生検の症例を病理医による追加の確認のために特定することを目的とし、症例単位とスライド単位の警告を出す。12人の病理医による読影試験では、この機器を使うと総合の感度が3.5ポイント上がり、特異度が3.2ポイント下がった。試験のデータは開発元から提供された。

失敗、撤回、規制、あるいは費用が導入を抑えている。判断を下げる、あるいはその不確かさを広げることがある。

四つの施設の経験の異なる21人の病理医が、トリプルネガティブ乳がんのPD-L1複合陽性スコアを、目視で、また著者らが構築した深層学習モデルを使って採点した研究。AI支援のもとでは病理医間に有意な差がなくなり、級内相関係数は0.618から0.931に上がり、AIの結果は全体で80%が受け入れられ、その多くは若手の病理医によるものだった。一つのがんにおける一つのバイオマーカーである。

実演、ベンチマーク、あるいは論文が、その業務をやれることを示している。技術に何ができるかを更新するのであって、雇用主が何をするかを更新するのではない。

米国。死体ドナー腎2,431個の摘出時生検についての後ろ向き研究。凍結切片は組織学的な採点に難しさをもたらし、観察者間および観察者内のばらつきと不適切な廃棄につながると述べている。モデルのホールスライドの特徴量は病理医のスコアと相関し、移植腎の転帰とより強く関連しており、生検所見を理由に廃棄された398個のうち110個は同程度の生存を得られた可能性があると示唆している。扱っているのは臓器の配分であり、術中の腫瘍の凍結切片ではない。

実演、ベンチマーク、あるいは論文が、その業務をやれることを示している。技術に何ができるかを更新するのであって、雇用主が何をするかを更新するのではない。

英国、病理医の専門職団体。医療におけるAIは臨床が主導しなければならないこと、全体的な病理学的評価をつくるために情報を解釈し分析する病理医は今後も必要であること、AIは病理医を、がんを探してリンパ節を検索すること、単純な定量作業、確認前の追加検査の依頼といった定型的で反復的な仕事から解放しうること、そしてデジタル病理を使っていた英国の病院トラストはごく一握りだったことを述べている。専門職としての立場であって、拘束力のある規則ではない。

失敗、撤回、規制、あるいは費用が導入を抑えている。判断を下げる、あるいはその不確かさを広げることがある。

開発者1,290人と、デジタル化された前立腺生検10,616件による国際コンペ。提出されたアルゴリズムは、大陸をまたぐ独立したコホートで病理医並みの性能に達し、米国と欧州の検証データで、泌尿器病理の専門家との一致度は0.862と0.868(二次重み付きカッパ)だった。著者らは、これが前向きの臨床試験でAIによるグレード判定を評価することを正当化すると述べている。後ろ向きの検証であって、臨床での使用ではない。

実演、ベンチマーク、あるいは論文が、その業務をやれることを示している。技術に何ができるかを更新するのであって、雇用主が何をするかを更新するのではない。

米国。Paige Prostateに対するFDAのDe Novoの決定は、これを出力を一次診断として用いるべきでない補助的なコンピュータ支援の方法であり、病理医による標準診療としての完全な評価とともにのみ使うものだと述べている。その試験では、感度の向上による患者の期待利益は、がんを含む生検検体の7.3%であり、FDAは、患者単位ではおそらく大幅に低くなるだろうと述べている。試験のデータは開発元から提供された。

失敗、撤回、規制、あるいは費用が導入を抑えている。判断を下げる、あるいはその不確かさを広げることがある。

イスラエルの一つの病理検査室。このアルゴリズムは、すべての前立腺針生検を見直す二次判読システムとして日常の臨床ワークフローに組み込まれた。日常診療で941症例の11,429枚のスライドを評価し、高グレード90件とがん560件の警告を出し、そのうち51件(9%)が追加の切り出しや染色につながった。研究は開発元が資金を出し、一部の著者は開発元から報酬を受けたと申告しており、アルゴリズムが見落としのがんを一件捉えたことを報告している。

雇用主がそれを本番に置いた。基準線を動かしうる——規模と、その場がどれだけ似ているかで重みづけされる。

六人の病理医が、デジタル化されたリンパ節のスライド70枚を、腫瘍らしき部分を囲むアルゴリズムありとなしで確認した、多読影者・多症例の研究。支援ありの微小転移の感度は91%対83%で、画像あたりの平均確認時間は、微小転移で61秒対116秒、陰性の画像で111秒対137秒だった。アルゴリズムを構築し試験した著者らはAlphabetの従業員である。

実演、ベンチマーク、あるいは論文が、その業務をやれることを示している。技術に何ができるかを更新するのであって、雇用主が何をするかを更新するのではない。

米国。FDAのDe Novoの決定は、病理医がホルマリン固定パラフィン包埋の外科病理スライドのデジタル画像を確認し解釈するためのホールスライドイメージングのシステムを認め、凍結切片、細胞診、FFPEでない血液病理の検体への使用は意図していないと述べている。7,959組の対になった読影の試験では、96.5%で、方式間に重大な不一致がないか、両方式とも重大な不一致だった。読影をガラスから画面へ移すものであり、AIではない。

失敗、撤回、規制、あるいは費用が導入を抑えている。判断を下げる、あるいはその不確かさを広げることがある。

研修中なら、最初からAIの印が付いた画面で報告することを見込み、道具が取れないものを身につけること——凍結切片、珍しい症例、そして自分が署名する統合された診断である。

前立腺や、それに似た件数の多い仕事では、AIの二次判読と前もって依頼された染色を見込むこと。診断とその責任は、あなたの手に残る。

職の形を組み替える

件数の多い検体で、二人目の読み手としてのAIと働く

承認された道具は確認すべき症例に印を付け、NHSの前向き研究は、それが一部の診断を変え、追加の染色を減らしたことを明らかにした。

留まって強くする

凍結切片と複雑な診断にとどまる

凍結切片は最初のデジタルの承認から除かれ、承認されたどの道具も診断を病理医の手に残している。

隣へ移る

病理AIの検証と管理へ移る

各検査室は使用前にデジタルとAIの道具を検証しなければならず、専門職団体はAIは臨床が主導しなければならないと述べている。

証拠はそれを示していない。承認された前立腺生検のAIの道具は、出力を一次診断にしてはならない二人目の読み手として働き、研究は、AIが病理医によるスライドの検索とバイオマーカーの採点を助けることを示している。英国の専門職団体は、全体的な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。

それに年数で答えることはしない。規制当局がAIを追加の道具としてではなく一次診断のために承認するかどうか、そして自分の検査室がスライドをデジタル化するかどうかを見ておくこと。そのほうが、どんな日付よりも多くを教えてくれる。

米国では、前立腺生検のAIは補助としてのみ承認されている。FDAは、Paige Prostateの出力は一次診断として用いるべきでないと述べており、のちの道具は良性と診断された症例に病理医の確認のための印を付ける。

一部の研究ではそうである。ある読影試験では、支援を受けた病理医はリンパ節の画像一枚あたりおよそ半分の時間で済み、NHSのある施設では、病理医と並行してAIが読むことで報告の所要時間が30.1時間短くなった。