Toepassing van ondersteuning door AI leidde in een recentelijke studie tot een betere interbeoordelaarsovereenstemming bij de stadiëring van leverfibrose bij MASH. De gebruikte tool op basis van SHG/TPEF-beelden kan een nuttig hulpmiddel zijn voor pathologen bij het beoordelen van fibrose, concluderen de onderzoekers.
Variatie in beoordelingen van verschillende pathologen (interbeoordelaarsvariatie) en in meerdere beoordelingen van dezelfde patholoog (intrabeoordelaarsvariatie) vormen een belangrijke uitdaging bij de evaluatie van leverbiopsieën bij metabool geassocieerde steatohepatitis (MASH). Vooral voor klinische trials leidt dit tot problemen, zoals een suboptimale patiëntenselectie en een vertekende bepaling van de histologische respons.
Abdurrachim en collega’s zochten uit of ondersteuning van pathologen door een digitaal platform met kunstmatige intelligentie (AI) kan leiden tot een betere betrouwbaarheid van de bepaling van fibrosestadia. In de studie werden 120 gedigitaliseerde leverbiopten, afkomstig uit 2 trials, geanalyseerd door 4 gespecialiseerde hepatopathologen, met en zonder AI-ondersteuning, in een gerandomiseerd cross-over design. Het digitale AI-platform dat ze hiervoor gebruikten was gebaseerd op unstained second harmonic generation/two-photon excitation fluorescence (SHG/TPEF) beelden en door AI gegenereerde kwantitatieve fibrose (qFibrosis-)waarden. AI-ondersteuning gaf een significante verbetering van de kappa voor interbeoordelaarsovereenstemming voor fibrosestagering, vooral voor vroege stadia van fibrose (F0-F2). De kappa voor intrabeoordelaarsovereenstemming veranderde niet. AI-ondersteuning bleek bovendien te leiden tot hogere overeenstemming tussen beoordelaars voor het identificeren van studiedeelnemers voor inclusie (fibrosestadium F2-F3) van 45 tot 71%, voor exclusie (stadium F0/F1/F4) van 38 tot 55% en voor het evalueren van de behandelrespons van 49 tot 61%. Ten minste 3 van de 4 beoordelaars beoordeelden de SHG/TPEF-beelden, continue qFibrosis-waarden en qFibrosis-stadia als nuttig, in respectievelijk 83, 55 en 38% van de gevallen.
Bron: