Abstract A063: Artificial Intelligence in Cytopathology and Histopathology of Cancer: The Evolution to Precision Pathology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cytopathology and histopathology are fields in diagnostic pathology that involve analysis of patient samples derived from lung, the cervix, bone marrow, breast and the thyroid, and including other organs. Ensuring accuracy in terms of sensitivity and specificity that minimize false negative and false positive rates, as well as analytic validity that demonstrates the prognostic and predictive value of the clinical samples is integral to the validity of the pathological examination and analysis of slides. Artificial intelligence, including machine learning and deep learning, are increasingly being applied to cytopathological and histopathological specimens in cancer for the diagnosis of lung nodules and bone marrow aspirates and the screening for cervical cancer through Pap smears, as well as breast cancer biopsy histological stains (Hays 2024). AI assisted methods are being applied to cytopathological and histopathological data and have shown to lead to greater sensitivity and specificity and decreased intersubject and intrasubject variability when differences result from the analysis and diagnosis of samples. The evolution toward precision pathology may be taking place whereby digital pathology is enhancing whole slide imaging and artificial intelligence methods are being incorporated into pathological workflows to improve diagnostic accuracy and mitigate variability while also assisting pathologists in decreasing their workload. This abstract will elaborate on the clinical studies and data supporting this and the artificial intelligence algorithms developed to analyze pathological samples, as well as highlight the challenges stemming from transitioning to this model and the clinical relevance and implications of “precision pathology.” Citation Format: Priya Hays. Artificial Intelligence in Cytopathology and Histopathology of Cancer: The Evolution to Precision Pathology [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Artificial Intelligence and Machine Learning; 2025 Jul 10-12; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2025;31(13_Suppl):Abstract nr A063.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 ».