Proscia宣称通过深度学习软件检测到黑色素瘤

这家初创公司分享了一项前瞻性研究的结果,表明其深度学习软件以 93% 的灵敏度和 91% 的特异性检测到黑色素瘤。

Proscia宣称通过深度学习软件检测到黑色素瘤

在Paige为其标记潜在癌变病变的算法获得FDA 批准后不久,另一家数字病理学初创公司正在宣传一项研究结果,声称其深度学习技术可以高度准确地检测黑色素瘤。

位于费城的 Proscia 分享了一项前瞻性研究的结果,该研究在来自两个不同实验室的皮肤活检中测试了其 DermAI 软件。它发现其 AI 检测原位黑色素瘤和侵袭性黑色素瘤的灵敏度为 93%,特异性为 91%。

Proscia 尚未公布前瞻性研究的结果,但它希望在临床环境中使用其软件。目前,DermAI 仅用于研究用途。

在一封电子邮件声明中,Proscia 研发副总裁 Julianna Ianni 写道,该公司渴望在日常实践中引入 DermAI。

她写道:“我们正在采取必要的措施,包括进行持续的验证研究。”

对于前瞻性研究,人工智能在 1,422 个皮肤活检上运行,这些活检被扫描以创建完整的幻灯片图像。该软件将运行,然后病理学家将审查一个病例,并能够根据 AI 的分类对病例进行排序或优先排序。

例如,如果 AI 确定了一个潜在的黑色素瘤病例,病理学家可以在其他病例之前紧急对其进行审查,佛罗里达大学皮肤病理学主任 Kiran Motaparthi 博士写道,他帮助领导了这项研究。

他写道,来自两个实验室的活组织检查都是未经整理和匿名的,以“确保我们使用的数据代表这些实验室在日常操作中会遇到的情况”。

Motaparthi 指出,患者的人口统计、诊断、任何诊断的方式以及活检的准备和染色方式都存在差异。但是,Proscia 没有分享有关该研究的患者人口统计信息的详细信息。

它建立在 Proscia 之前进行的一项回顾性研究的基础上,在该研究中,它使用来自一个实验室的 7,600 多张图像对系统进行了训练,并在来自其他两个实验室的 5,000 多张图像上对其进行了测试。

Proscia 计划进行额外的测试,看看它的 AI 是否可以更快地为黑色素瘤患者提供结果,以及它是否可以使诊断更加一致。它还可能受益于 Paige 的 de novo 许可,这为其他希望从 FDA 获得其解决方案绿灯的数字病理公司开辟了一条新途径。

去年,Proscia 筹集了 2300 万美元,旨在为其更多产品获得监管许可。其用于扫描、存储和分析组织活检的软件已在欧洲获得 CE 标志。在 FDA 的临时指导下,它还在美国提供了它,允许病理学家使用这些设备远程审查扫描的载玻片,最大限度地减少他们对 Covid-19 的暴露。

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