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Artificial intelligence in digital pathology: a systematic review and meta-analysis of diagnostic test accuracy

Created by
  • Haebom

저자

Clare McGenity, Emily L Clarke, Charlotte Jennings, Gillian Matthews, Caroline Cartlidge, Henschel Freduah-Agyemang, Deborah D Stocken, Darren Treanor

개요

본 연구는 디지털 병리 이미지에 적용된 인공지능(AI)의 진단 정확도를 전반적으로 검토하기 위한 체계적 문헌 고찰 및 메타 분석이다. 2022년 6월 PubMed, EMBASE, CENTRAL에서 검색된 2976개 연구 중 100개 연구(15만 2천 개 이상의 전체 슬라이드 이미지 포함)를 선정하여 분석하였고, 그중 48개 연구를 메타 분석에 포함시켰다. AI의 평균 민감도는 96.3%(94.1-97.7% CI), 특이도는 93.3%(90.5-95.4% CI)로 나타났다. 참고 기준은 조직병리학적 평가 및/또는 면역조직화학적 검사였다. 연구 설계의 이질성이 크며, 포함된 모든 100개 연구에서 편향 위험이 높거나 불분명한 영역이 최소 하나 이상 존재했다.

시사점, 한계점

시사점: 전체 슬라이드 이미징(WSI)에 적용된 AI는 우수한 정확도를 보여준다.
한계점:
연구 설계 및 이용 가능한 성능 데이터의 이질성이 큼.
연구 수행 및 데이터 세트 구성에 대한 세부 정보가 자주 누락됨.
포함된 모든 연구에서 편향 위험이 높거나 불분명한 영역이 존재함.
AI 성능에 대한 더욱 엄격한 평가가 필요함.
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