أظهرت دراسة أن تدريب الذكاء الاصطناعي على طريقة أطباء علم الأمراض في تفحص الشرائح النسيجية، بدل الاكتفاء بالنتيجة النهائية، قد يحسن رصد المناطق المشبوهة.
الفكرة تحاكي أسلوب الطبيب: يمسح الشريحة كاملة، ثم يغيّر التكبير ويركز على الأجزاء غير الطبيعية، بدلا من تحليل أجزاء ثابتة فقط.
وبنى الباحثون نظاما باسم Pathology-o3 بعد تسجيل حركة 8 أخصائيين داخل الشرائح ومستويات التكبير التي استخدموها. وعند اختباره على عقد ليمفاوية لمرضى سرطان القولون والمستقيم، حدد كل الشرائح المصابة بدقة 100%، لكن 15.5% من الشرائح التي عدّها إيجابية كانت سليمة.
أما نموذج o3 فبلغت دقته 87.5% مع 53.3% نتائج إيجابية كاذبة.
وفي مجموعة بيانات مستقلة، بلغت دقة النظام في اكتشاف الشرائح المصابة 97.6%، مع 37.1% نتائج إيجابية كاذبة.
