*仅供医学专科东说念主士阅读参考开云体育

本商议败露东说念主工智能在HER2会诊中发达出高准确性，但存在互异性和商议异质性，这为临床实验和改日商议提供了迫切参考。

准确会诊HER2景色关于乳腺癌患者的靶向调整至关迫切，但病理学家在评估HER2景色常常常濒临主不雅性的挑战。跟着东说念主工智能（AI）本事的快速发展，其在擢升HER2判读准确性和可重迭性方面的后劲备受温和。然则，当今尚缺少针对用于HER2会诊的AI算法进行系统评估的文件。2024年第113届好意思国和加拿大病理学会（USCAP）年会公布的一项商议旨在填补这一空缺，通过全面检索关连文件并弃取严格的质料评估器用，对现有AI算法在乳腺癌HER2会诊中的发达进行全面分析。商议后果标明，AI在识别HER2抒发方面发达出较高的准确性，但针对不同HER2抒发的发达有在互异，且商议间存在异质性。本商议不仅为临床实验提供了迫切的参考依据，也为改日AI在乳腺癌会诊领域的进一步商议和应用指明了场所。现将商议主要内容梳理如下，以飨读者。

商议配景

准确的HER2会诊关于HER2靶向调整弃取至关迫切。 然则，病理学家在评估HER2景色常常常发达出主不雅性，这可能导致会诊后果的不一致。 AI本事的引入有望擢升HER2判读的准确性和可重迭性，以减少东说念主为误差。 具体而言，AI不错通过分析大皆病理图像数据，学习识别不同HER2抒发样本的特征，从而提供更为客不雅和一致的会诊后果。 尽管如斯，现有文件缺少对用于HER2会诊的AI算法的系统评估，这截止了AI本事在临床实验中的无为应用。 因此，开展全面的AI算法评估商议，考据其在不不异本和条目下的会诊性能，关于推进AI本事在HER2会诊中的应用具有迫切道理。

商议野心

在PubMed、Embase、Cochrane和Web of Science数据库中，依据主题术语息争放文本进行了肃肃的文件检索职责。 检索后果遮蔽了自数据库开导至2023年9月时间发表的，整个4994篇洽商乳腺癌中HER2抒发的推断病理学关连著作。 阐述既定的纳入和摈斥设施，最终筛选出七项商议（见图1A）。 对采用的商议进行了质料评估，使用了QUADAS-2评估器用，并借助RevMan 5.4软件进行了后果的可视化分析。 此外，通过Meta-DiSc 1.4软件检测了阈值效应，并利用Stata 17软件中的双变量混杂效应模子对数据进行了汇总分析。

图1. 纳入商议的文件筛选历程图及偏倚风险评估

商议后果

本次商议汇总了七项商议，整个6867个HER2识别任务。 其中，两项商议弃取了HER2-CONNECT算法，另外两项应用了CNN算法，一项使用了多类逻辑转头算法，剩余两项则愚弄了HER2 4B5算法。 依据QUADAS-2评估设施，大部分商议展现出较低的偏倚风险（见图1B）。 在永诀HER2 0/1+方面，东说念主工智能的明锐性与特异性分别为0.98 [0.92-0.99]和0.92 [0.80-0.97]，且未发现阈值效应（Spearman关连接数： 0.321，p值=0.482）（见图2A）。 关于HER2 2+的永诀，明锐性与特异性分别为0.78 [0.50-0.92]和0.98 [0.93-0.99]，不异未见阈值效应（Spearman关连接数： 0.357，p值=0.432）（见图2B）。 至于HER2 3+的永诀，东说念主工智能的明锐性为0.99 [0.98-1.00]，特异性为0.99 [0.97-1.00]，亦未不雅察到阈值效应（Spearman关连接数： -0.500，p值=0.253）（见图2C）。 尽管如斯，系数分析均败表露一定进程的异质性。

图2. 明锐性-特异性丛林图

商议总结与念念考

本商议通过系统评估AI在乳腺癌HER2免疫组化自动判读中的性能，揭示了AI本事在擢升HER2会诊准确性方面的弘远后劲。 商议后果标明，在永诀HER2的不同抒发水平（0/1+、2+、3+）时，AI算法展现出了高尚锐性和特异性，尤其是在HER2 3+的识别上，AI的会诊性能接近圆善。 然则，商议也指出了不同AI算法在不同HER2抒发水平上的发达有在互异性，以及商议间的异质性问题。 这些发现为临床实验提供了迫切的参考依据。 最初，AI本事的应用有望减少病理学家在HER2景色评估中的主不雅性，从而擢升会诊的一致性和准确性。 其次，AI算法在HER2 3+的高准确性发达，意味着其在乳腺癌靶向调整方案中具有潜在的临床价值，相等是在需要快速准确会诊以开动调整的场面。

尽管如斯，商议中所发现的异质性教导，当今AI算法在乳腺癌HER2会诊中的应用仍存在局限性。这可能与不同商议中使用的AI算法、老师数据集的互异、病理图像的质料和判读设施的不和谐等身分磋磨。因此，改日的商议需要进一步优化AI算法，擢升其在不同条目下的泛化才能，并通过更大范围、多中心的临床锻练来考据AI算法的褂讪性和可靠性。

此外，商议还应温和AI本事在骨子临床职责历程中的整合问题，包括若何与病理学家的职责历程相交融，以及如安在确保数据心事和安全的前提下，开导设施化的老师和考据数据集。改日的商议还应探索AI在其他乳腺癌关连生物象征物检测中的应用后劲，以及若何利用AI本事进行多象征物聚拢分析，以提供更为全面的乳腺癌会诊和预后评估。

总之，本商议为AI在乳腺癌HER2会诊中的应用提供了科学依据，同期也指出了面前商议的不及和改日发展的场所。跟着本事的不停卓越和商议的深化，AI有望在乳腺癌的精确诊疗中上演越来越迫切的变装。

精彩资讯等你来

参考文件：

[1] Wu S, Li X, Miao JX, et al. Performance Evaluation of Artificial Intelligence in Automated Assessment of HER2 Immunohistochemistry in Breast Cancer. 2024 USCAP. 249.

审批编号：CN-146622 灵验期至：2025-01-31

本材料由阿斯利康提供，仅供医疗卫生专科东说念主士参考