Re-classification of archival Ovarian Carcinoma diagnostics using immunohistologic digital quantification and algorithmic prognosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Twenty years of research improved the classification of ovarian carcinoma, making the diagnostic relevant from a scientific and clinical perspective. Our research question was to find out if old studies are still pertinent under new diagnostic criteria and how we can use machine learning techniques for re-classification purposes. The same main investigator re-classified 60 cases of ovarian carcinoma after 15 years, using 2014 WHO diagnostic criteria. Selected pathology data only (macro, micro information and immunohistochemistry images coming from a seven-stain panel) were provided for digital analysis. Biomarker images were digitalized and quantified using open source software and a validated methodology. 1080 attributes were classified using a random forest (open source) algorithm, using a supervised learning technique (the training dataset used 180 attributes). Human results were considered “ground truth” for the digital analysis. The human analysis maintained the initial histopathologic diagnostic in 61.5% of cases. The digital prediction shows 80% accuracy and 73% precision when compared with human reclassified data. Based on results, we concluded that “recycling” of old studies is possible. Limitation of the study are the low number of cases analyzed, the total absence of clinical, treatment and prognostic data and a possible human criteria selection bias. Even if technical difficulties related to biomarker selection and histological analysis exist, digital investigation of existing, large archival registries is feasible, reliable and it can be done at a low cost.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».