新罕布什爾州黎巴嫩——在2020 年的一項研究中，達特茅斯和達特茅斯-希區(qū)柯克諾里斯棉花癌癥中心的研究人員開發(fā)了人工智能 (AI) 來區(qū)分結(jié)腸鏡檢查期間切除的四種主要類型的結(jié)直腸息肉。該模型不僅產(chǎn)生了在執(zhí)業(yè)病理學家層面證明準確性和敏感性的結(jié)果，而且經(jīng)受住了使用跨越美國多個機構(gòu)的廣泛數(shù)據(jù)集的評估，證明 AI 模型是可推廣的，并且可以在廣泛的外部數(shù)據(jù)上進行訓練。
現(xiàn)在，由賽義德·哈桑普爾 (Saeed Hassanpour) 博士領導的臨床研究團隊將之前基于回顧性數(shù)據(jù)并離線進行的研究從工作臺帶到了床邊。他們的新研究發(fā)表在JAMA Network Open 上，將 AI 模型作為一種工具，可供臨床病理學家輕松使用。
該臨床試驗涉及來自達特茅斯 - 希區(qū)柯克醫(yī)學中心和新罕布什爾州柴郡醫(yī)學中心的 15 名病理學家，旨在將作為人工智能增強數(shù)字系統(tǒng)一部分的深度學習模型的性能與顯微鏡的標準使用進行比較。
“通過前瞻性臨床試驗評估該工具表明，與使用顯微鏡的傳統(tǒng)過程相比，人工智能增強的數(shù)字系統(tǒng)顯著提高了病理學家對息肉分類的準確性，”Hassanpour 說。
在使用人工智能增強數(shù)字系統(tǒng)之前，病理學家觀看了一個五分鐘的培訓視頻，閱讀了模型工作原理及其結(jié)果如何生成的簡要摘要，并使用一組十張樣本幻燈片進行練習，以熟悉該系統(tǒng)。
在試驗期間，所有病理學家使用數(shù)字系統(tǒng)進行評估的平均時間持續(xù)減少。相比之下，在顯微鏡使用評估過程中，閱讀時間沒有顯著變化，這是病理學家擁有多年經(jīng)驗的工具。
總體而言，數(shù)字系統(tǒng)的平均系統(tǒng)可用性量表得分表明可用性“良好”，“這令人鼓舞，”Hassanpour 說，“考慮到我們系統(tǒng)的培訓和使用期很短。”此外，病理學家表示，該數(shù)字系統(tǒng)“易于使用和導航”，“使用直觀”，并且“快速平穩(wěn)地平移和平移”。
值得注意的是，一半?yún)⑴c的病理學家表示他們將在臨床實踐中使用該工具的一個版本。15 人中有 12 人評論說，他們的經(jīng)歷要么積極改變，要么支持他們對人工智能在臨床實踐中的作用的積極看法。
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