Reliable classification of polyps based on artificial intelligence: a development and validation study - PubMed
2 months ago
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- POLARIS是一款基于人工智能开发的工具，旨在协助病理学家对结直肠息肉进行分类，以缓解病理学家短缺的问题。
- 该工具使用英国肠癌筛查计划（2014-2018年）中2993名患者的15,079张全切片图像进行训练。
- POLARIS根据恶性风险将息肉分为五类，并重新归类为两个更广泛的临床解释类别。
- 在10,842张全切片图像的外部验证中，POLARIS正确识别了98.94%的高风险息肉（高度异型增生和腺癌）和83.04%的低风险息肉（正常组织和低度异型增生管状腺瘤）。
- 模型在外部验证中达到86.65%的平衡准确率，区分低风险与高风险息肉的AUROC值为0.9449。
- 在预测存在分歧的复查病例中，病理学家在92.5%的情况下支持POLARIS而非临床诊断。
- 该工具通过减少需病理学家复核的切片数量并标记高风险区域，有望优化诊断流程。
- 项目由挪威癌症协会资助，部分作者存在与商业化相关的潜在利益冲突。