Künstliche Intelligenz erkennt Prostatakrebs mit exzellenter Genauigkeit

  • Ström P & al. Lancet Oncol 08.01.2020
  • von Deepa Koli Studien – kurz & knapp 21.01.2020

Erkenntnis

  • Ein Künstliches-Intelligenz-System (AI) basierend auf tiefen neuralen Netzwerken (DNNs) zeigt eine exzellente Unterscheidung von benignen und malignen Biopsieproben der Prostata.
  • Die Gleason-Klassifizierung durch AI war vergleichbar mit der Klassifizierung durch Pathologen.

Warum das wichtig ist

  • AI kann Pathologen durch ein Vorab-Screening der Fälle und Einschätzung der Tumorlast unterstützen, potentiell unerkannte Krebsfälle erfassen und die Variabilität beim Grading verringern.
  • Die Ergebnisse erfordern eine prospektive Validierung in klinischen Studien.

 Studiendesign

  • Die prospektive, populationsbasierte Screening-nach-Einladungs-Studie STHLM3 erforschte ein diagnostisches Modell für Prostatakrebs.
  • 7406 Teilnehmer erhielten eine systematische Biopsie bestehend aus 10/12 Nadelbiopsien.
  • Finanzierung: Swedish Research Council; Swedish Cancer Society; andere.

Wesentliche Ergebnisse

  • 6682 Objektträger (1297 Teilnehmer) von Nadelbiopsien wurden digitalisiert und zum Trainieren der DNNs verwendet.
  • Das AI-System konnte maligne von benignen Proben mit einer exzellenten Genauigkeit unterscheiden:
    • Ein unabhängiges Testdatenset von 910 benignen und 721 malignen Tumoren: area under the curve (AUC) 0,997 (95% KI 0,994-0,999).
    • Externes Prüfdatenset von 108 benignen und 222 malignen Tumoren: AUC 0,986 (95% KI 0,972-0,996).
  • Beim Gleason-Grading erreichte AI ein mittleres paarweises κ von 0,62 und Pathologen erreichten übereinstimmende Werte im Bereich von 0,60-0,73.

Einschränkungen

  • Fehlen von exakten pixelweisen Anmerkungen.