BJU Int:人工智能提高膀胱癌细胞学检测性能
2021-04-03 AlexYang MedSci原创
尿脱落细胞学检查是膀胱癌诊断和随访的一种非侵入性方法。但由于病理学家检查者的依赖性,这种方法存在敏感性低、重复性不足的问题,尤其是低等级肿瘤。膀胱镜检查是检查的金标准,但重复进行时患者认为其具有攻击性
尿脱落细胞学检查是膀胱癌诊断和随访的一种非侵入性方法。但由于病理学家检查者的依赖性,这种方法存在敏感性低、重复性不足的问题,尤其是低等级肿瘤。膀胱镜检查是检查的金标准,但重复进行时患者认为其具有攻击性。
最近,有研究人员调查了人工智能(AI)改善脱落细胞学的情况。
研究是一项全国性的前瞻性多中心试验(14个中心),包括了1360名患者,共分为两组。第一组包括不同组织学等级和阶段的膀胱癌诊断,第二组包括基于膀胱镜和细胞学阴性结果的对照患者。VISIOCYT1试验第一步的重点是算法的开发,第二步是验证该算法。第一步共纳入598名患者,449名为膀胱肿瘤患者(219名高等级和230名低等级),149名作为阴性对照。
结果表明,VisioCyt检测与细胞学检测相比,总体灵敏度得到了很大提高,分别为84.9%和43%。对于高等级肿瘤,VisioCyt测试的灵敏度为92.6%,而泌尿病理学家的灵敏度为61.1%。关于低等级肿瘤,VisioCyt测试的敏感性为77%,而泌尿系统病理学家为26.3%。
最后,研究人员指出,与常规细胞学检查相比,第一阶段的VISIOCYT1结果在灵敏度方面有非常明显的进步。对于低等级肿瘤尤其明显。如果验证队列证实了这些结果,就可以将VisioCyt测试视为病理学家非常有用的辅助手段。此外,该测试是基于人工智能的软件,随着更多数据的收集,它会变得越来越高效。
原始出处:
Thierry Lebret , Géraldine Pignot , Marc Colombel et al. Artificial intelligence to improve cytology performances in bladder carcinoma detection: results of the VisioCyt assay. BJU Int. Mar 2021
作者:AlexYang
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#细胞学#
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膀胱癌真怪,明明是免疫敏感性肿瘤,为什么PD-1治疗效果不好呢?难道靶点不对?将来CD47会不会有效
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