Assessing the impact of deep‐learning assistance on the histopathological diagnosis of serous tubal intraepithelial carcinoma (<scp>STIC</scp>) in fallopian tubes
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, it has become clear that artificial intelligence (AI) models can achieve high accuracy in specific pathology-related tasks. An example is our deep-learning model, designed to automatically detect serous tubal intraepithelial carcinoma (STIC), the precursor lesion to high-grade serous ovarian carcinoma, found in the fallopian tube. However, the standalone performance of a model is insufficient to determine its value in the diagnostic setting. To evaluate the impact of the use of this model on pathologists' performance, we set up a fully crossed multireader, multicase study, in which 26 participants, from 11 countries, reviewed 100 digitalized H&E-stained slides of fallopian tubes (30 cases/70 controls) with and without AI assistance, with a washout period between the sessions. We evaluated the effect of the deep-learning model on accuracy, slide review time and (subjectively perceived) diagnostic certainty, using mixed-models analysis. With AI assistance, we found a significant increase in accuracy (p < 0.01) whereby the average sensitivity increased from 82% to 93%. Further, there was a significant 44 s (32%) reduction in slide review time (p < 0.01). The level of certainty that the participants felt versus their own assessment also significantly increased, by 0.24 on a 10-point scale (p < 0.01). In conclusion, we found that, in a diverse group of pathologists and pathology residents, AI support resulted in a significant improvement in the accuracy of STIC diagnosis and was coupled with a substantial reduction in slide review time. This model has the potential to provide meaningful support to pathologists in the diagnosis of STIC, ultimately streamlining and optimizing the overall diagnostic process.
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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 | 0,005 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».