Proscia 利用 AI 自动检测黑色素瘤的新突破

数字和计算病理解决方案的领先提供商，Proscia发布了关于一项可能对医疗保健产生重大影响的技术的新研究结果。这种新技术利用人工智能（AI）来自动检测黑色素瘤，具有很高的准确率。黑色素瘤是皮肤癌中最致命的形式，人工智能技术可以带来更快的诊断、改善患者的治疗效果和优化实验室经济效益。

该研究是在托马斯·杰斐逊大学和佛罗里达大学进行的，涉及对1422个连续皮肤活检样本的现实世界AI性能。根据结果，AI能够正确识别侵袭性黑色素瘤和原位黑色素瘤，敏感度为93%，特异性为91%。

该研究验证了一项包含12,784张图像的多中心回顾性研究，该研究将在2021年国际计算机视觉会议上发表。

Kiran Motaparthi博士是佛罗里达大学皮肤病理学主任和皮肤病学临床副教授。

“Proscia的技术在检测黑色素瘤和其他恶性皮肤疾病方面的表现令人印象深刻，”Motaparthi博士说。“这是一个令人兴奋的发展，因为病理学家越来越多地寻求从人工智能中解锁新的价值来源。”

皮肤病理学中的人工智能额外研究

Proscia还在皮肤病学中进一步研究人工智能的潜在益处，包括它如何为患者提供更快的结果。人工智能可以被设计为自动识别黑色素瘤并提醒病理学家高风险病例，这可能会导致更早的诊断。这种技术可以帮助确保某些患者在必要时被优先考虑，从而更快地开始治疗。

人工智能还可以创建对难以诊断的黑色素瘤病例的更一致的诊断。由于这种疾病很难诊断，因此对于人工智能来说，能够区分黑色素瘤和良性模拟物至关重要。人工智能可以帮助病理学家，同时提高诊断的准确性和患者的治疗效果。

第三个额外的研究领域是人工智能如何优化实验室的生产力以提高盈利能力。人工智能可以对黑色素瘤和非黑色素瘤皮肤癌进行分类和区分，这在美国每年有超过1500万个活检样本的背景下至关重要。这种技术可以使实验室能够优化专家和非专家之间的病例分配，从而带来效率的提高和更多的病例可以被处理。

Julianna Ianni博士是Proscia的人工智能研究和开发副总裁。

“Proscia的技术代表了我们在皮肤病理学领域工作的一项重大进展，”Ianni说。“我们的AI不仅可以识别黑色素瘤，这是一种难以诊断的疾病，而且还考虑到了疾病的高变异性，以推动医学中深度学习的边界。这样做，它为病理学家提供了帮助，以更快、更一致地提供诊断和改善患者的治疗效果。”

Proscia皮肤病AI应用

这些新发展建立在公司的DermAI应用程序之上，该应用程序可在Concentriq数字病理平台上使用。该应用程序为每个皮肤病例提供基于AI的分类，从而带来效率和质量的提高。

在有史以来最全面的一项研究中，DermAI展示了令人印象深刻的性能，并不断被验证和部署。Proscia与LabPON、约翰霍普金斯医学院、Unilabs、乌特勒支大学医学中心和加利福尼亚大学旧金山分校等顶级学术和商业实验室合作。

Julianna Ianni和她的合作者Kiran Motaparthi博士和Jason Lee博士将于11月9日举办一场网络研讨会。