Assessment of AI-based computational H&E staining versus chemical H&E staining for primary diagnosis in lymphomas: a brief interim report
Notice bibliographique
Résumé
Microscopic review of tissue sections is of foundational importance in pathology, yet the traditional chemistry-based histology laboratory methods are labour intensive, tissue destructive, poorly scalable to the evolving needs of precision medicine and cause delays in patient diagnosis and treatment. Recent AI-based techniques offer promise in upending histology workflow; one such method developed by PictorLabs can generate near-instantaneous diagnostic images via a machine learning algorithm. Here, we demonstrate the utility of virtual staining in a blinded, wash-out controlled study of 16 cases of lymph node excisional biopsies, including a spectrum of diagnoses from reactive to lymphoma and compare the diagnostic performance of virtual and chemical H&Es across a range of stain quality, image quality, morphometric assessment and diagnostic interpretation parameters as well as proposed follow-up immunostains. Our results show non-inferior performance of virtual H&E stains across all parameters, including an improved stain quality pass rate (92% vs 79% for virtual vs chemical stains, respectively) and an equivalent rate of binary diagnostic concordance (90% vs 92%). More detailed adjudicated reviews of differential diagnoses and proposed IHC panels showed no major discordances. Virtual H&Es appear fit for purpose and non-inferior to chemical H&Es in diagnostic assessment of clinical lymph node samples, in a limited pilot study.
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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 | 0,016 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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.
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 ».