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Enregistrement W4402393947 · doi:10.51731/cjht.2024.969

The Paige Prostate Suite: Assistive Artificial Intelligence for Prostate Cancer Diagnosis

2024· article· en· W4402393947 sur OpenAlexaboutno aff
CADTH

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Health Technologies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueArtificial Intelligence in Healthcare and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuiteProstate cancerProstateMedicineArtificial intelligenceCancerComputer scienceInternal medicineArchaeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What Is the Paige Prostate Suite? The Paige Prostate Suite is a set of artificial intelligence (AI) applications that works alongside pathologists reviewing prostate biopsy samples. The suite is not available in Canada as of this writing (June 2024), but international counterparts have authorized it for clinical use. The system requires pathology slides to be digitized for the suite to be able to highlight areas of suspicion for pathologist review. Pathologists can use Paige Prostate Detect as a “second set of eyes” on biopsy slides scanned into the digital system. What Issue Does the Paige Prostate Suite Intend to Address? In Canada, prostate cancer accounted for 20% of new cancers in 2022. It is the most common cancer found in people who have a prostate. Unlike many other cancers, the disease progresses slowly and early diagnosis results in a 5-year survival rate close to 100%. However, health systems are faced with more cancer cases without an increased capacity in pathology. What Is the Potential Impact? Paige Prostate aims to improve pathologists’ ability to detect prostate cancer in less time by allowing pathologists to focus on positive cases. However, the time-saving benefits of the suite require further validation that reflects real world settings and applications. The Paige Prostate Suite has the potential to optimize pathology workflow and prevent delays in diagnosis. Pathologists can use the suite to supplement their review instead of sending biopsy slides to the lab for additional staining or to experts for a second consultation. It does, however, require the added the step of digitizing slides to the workflow. The Paige Prostate Suite aims to improve consistency by helping pathologists grade tumours. What Else Do We Need to Know? Canada is in the early stages of implementing technology to produce digital images of biopsies. To adapt to the uptake of AI, pathology departments will need to adopt new digital workflows and processes. They could leverage this infrastructure for telepathology to improve access in rural and remote areas. Clinicians expect the Paige Prostate Suite to cost more than current practice. Costs will vary depending on the case load, system readiness for AI, and use case for the suite. Cost-effectiveness of the suite requires in-depth investigation that considers the cost-benefit from productivity changes. Upcoming prospective studies will assess the benefits of the Paige Prostate Suite from a clinical utility and cost impact perspective. It is also important to further understand the diagnostic performance and impact of Paige Prostate in the context of race, ethnicity, and other equity considerations, as those in equity-deserving groups may be underrepresented in algorithm development and trials, or have different levels of prostate cancer risk.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,165
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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