病理医生 · 任务逐条
分析单位是任务,不是职位名称。下面每一条都带着它的方向、这条判断是有证据还是平台推断、判断的理由,以及它没有确立什么。
这一页上的每一项任务#
发现并分级癌症
正在被增强✓ 有证据支撑在活检中发现癌症并给出分级,例如前列腺癌的 Gleason 分级。
这是 AI 走得最远的地方,而它是以「第二读者」的身份到来的。FDA 批准 Paige Prostate 作为辅助工具,其结果不得用作主要诊断;后来又批准了一款二次阅片工具,把最初诊断为良性的病例标出来再看一次。在英国 NHS 三家中心的一项覆盖 1,613 个病例的前瞻性研究中,AI 二次阅片改变了 386 名患者中 21 人(5.4%)的诊断或分级,并在所有中心减少了需要额外染色的病例。在 PANDA 竞赛中,算法在两个大洲的验证集上达到了与病理医生相当的 Gleason 分级一致性。
这些证据几乎全是前列腺活检;批准的都只是辅助用途,而且那项前瞻性研究和一项部署由开发者撰写或资助。
在切片里搜查微小病灶
正在被增强✓ 有证据支撑在大量切片里寻找微小的东西,例如淋巴结里的转移灶。
搜查是机器最自然接手的部分。在一项阅片研究中,有算法辅助的病理医生更常发现淋巴结里的微转移(91% 对 83%),每张图像用时约减半(61 秒对 116 秒)。英国皇家病理学家学院把「在淋巴结里搜查癌症」列为 AI 可以接手的费时的常规工作。
这是算法开发者做的 70 张切片的阅片研究和一个专业团体的看法;都没有测量实际工作量。
给生物标志物评分
正在被增强≈ 平台推断对 PD-L1 等染色做定量,它决定患者能否接受某种治疗。
计数是病理医生分歧最大的地方,AI 缩小了分歧。在一项由 21 名病理医生为乳腺癌 PD-L1 评分的环形研究中,一致性(组内相关系数)从肉眼判读的 0.618 升至 AI 辅助下的 0.931,80% 的 AI 结果被采纳。
这是一种癌症中的一种标志物,模型由作者自己构建;没有显示常规使用。
术中冰冻切片
仍由人主导✓ 有证据支撑在外科医生等待时判读快速冰冻的标本,并把结果报给手术室。
冰冻切片是更难的材料,第一个数字切片系统的批准就把它排除在外:FDA 2017 年对 Philips 系统的决定写明它不用于冰冻切片。一项关于冰冻供肾活检的研究发现,冰冻切片会造成评分不一和不当弃用,而它的模型评分与移植结果相关 —— 但这是回顾性研究,讲的是器官分配,不是手术中的肿瘤。
这里没有记录测量 AI 在术中肿瘤冰冻切片上的表现;唯一一项冰冻切片研究是回顾性的,讲的是供肾。
签发诊断
仍由人主导✓ 有证据支撑把所有信息整合成最终报告,并为它负责。
迄今批准的每一款工具都把诊断留给病理医生。FDA 说,Paige Prostate 的结果不得用作主要诊断,必须与完整的标准诊疗评估一起使用;二次阅片工具把标出的病例交给病理医生进一步复核。英国皇家病理学家学院说,仍需要病理医生来解读信息并作出总体病理评估。
这是监管范围和专业立场;描述的是现在的规则,不是未来的批准会允许什么。