Jak przygotować się do biopsji moczowodu i czego się spodziewać?

Czy SageMaker umożliwia ocenę histopatologiczną biopsji moczowodu?

Tak, jako platforma do trenowania, wdrażania i monitorowania modeli wspierających patologa, pod warunkiem poprawnej jakości danych i zgodności z przepisami.
Platforma pozwala zbudować cały łańcuch MLOps. Przechowuje dane w repozytorium obiektowym, uruchamia przetwarzanie próbek i trening modeli widzenia komputerowego. Umożliwia automatyzację kroków w pipeline, wersjonowanie zbiorów i modeli oraz rejestrowanie eksperymentów. Obsługuje inferencję w trybie wsadowym i w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Zapewnia monitorowanie jakości, wykrywanie dryfu i raportowanie. Wdrożenie kliniczne wymaga jednak walidacji, nadzoru człowieka oraz zgodności z prawem medycznym i ochroną danych.

Jakie obrazy histopatologiczne są potrzebne do trenowania modelu?

Najlepiej cyfrowe skany całych preparatów H+E z biopsji moczowodu, uzupełnione o różne ośrodki, skanery i protokoły barwienia.
W praktyce przydają się skany o powiększeniu 20x lub 40x wraz z metadanymi. Warto zebrać zakres zmian: prawidłowa błona śluzowa, dysplazja, rak in situ, naciekający rak urotelialny, stany zapalne i artefakty. Jeśli materiał jest rzadki, pomocne bywa włączenie pokrewnych tkanek urotelialnych do pretreningu i transfer learning. Różnorodność ośrodków, barwień i skanerów zwiększa odporność modelu. Dobrze, gdy zbiór zawiera także trudne przypadki oraz slajdy z niską jakością, aby model uczył się ignorować szum.

Jak przygotować próbki i adnotacje do oceny przez model?

Próbki należy zanonimizować, pociąć skany na kafelki i opisać je spójnymi adnotacjami uzgodnionymi przez patologów.
Standardowy przepływ obejmuje identyfikację tkanek na preparacie, usunięcie tła oraz kafelkowanie do rozmiarów zgodnych z treningiem. Adnotacje najlepiej prowadzić na poziomie regionów z maskami lub wielokątami oraz etykietami zmian. Dla klasyfikacji slajdów przydatne są metody uczenia wieloinstancyjnego, które łączą informacje z kafelków. Wskazana jest podwójna ocena z rozstrzyganiem niezgodności. Podział na zbiory trening, walidacja i test musi być wykonany na poziomie pacjenta, nie slajdu. Całość warto opisać w specyfikacji danych i słowniku etykiet.

Jakie techniki przetwarzania obrazu zminimalizują wpływ barwienia?

Normalizacja barw i rozsądna augmentacja kolorystyczna to podstawa.
Sprawdzają się metody normalizacji histogramu i odcienia, na przykład podejścia Macenko, Reinhard lub Vahadane. Warto stosować dekonwolucję barwników H i E, balans bieli i korekcję oświetlenia. Augmentacja powinna obejmować losowe zmiany odcienia, nasycenia i jasności w granicach akceptowalnych klinicznie. Dodatkowo pomaga adaptacja dziedzinowa między ośrodkami oraz samouczenie na nieopisanych danych. Test-time augmentation zmniejsza wrażliwość predykcji na różnice barwienia.

Jak dobrać metryki i protokoły walidacji modelu?

Podstawą są metryki czułości, swoistości i AUROC liczone na rozdzieleniu pacjentowym, z niezależnym zestawem zewnętrznym.
W przypadku klas rzadkich wartość wnosi AUPRC oraz F1. Należy raportować przedziały ufności z bootstrappingu. Wskazane jest sprawdzenie kalibracji, na przykład wynikiem Brier i krzywymi kalibracji. Dobór progu decyzji powinien wynikać z kosztu błędów i ścieżki klinicznej. Protokół walidacji obejmuje walidację wewnętrzną, walidację zewnętrzną między ośrodkami oraz prospektywny test cichy bez wpływu na decyzję. Porównanie z oceną patologów można uzupełnić zgodnością kappa i analizą przypadków trudnych.

Jak zapewnić współpracę między URS, patologią i zespołem IT?

Wyznaczyć wspólny cel kliniczny, ustalić role i zbudować jednolity przepływ od pobrania po raport z modelu.
Zespół URS odpowiada za standard pobrania i opis makroskopowy. Patologia ustala protokół preparatyki, skanowania i adnotacji oraz zatwierdza definicje etykiet. Zespół IT i danych prowadzi anonimizację, katalog danych, wersjonowanie i automatyzację pipeline. Wspólne procedury obejmują zgodę pacjenta na wtórne użycie danych, kontrolę jakości i ścieżkę eskalacji problemów. Ważne są cykliczne przeglądy przypadków i iteracje modeli z informacją zwrotną od patologów. Całość powinna być opisana w procedurach operacyjnych i rejestrze ryzyka.

Jakie regulacje i wymagania etyczne należy uwzględnić przy wdrożeniu?

Należy spełnić wymogi RODO, ocenić klasyfikację jako oprogramowanie medyczne i wdrożyć system zarządzania jakością oraz nadzór kliniczny.
W Unii Europejskiej oprogramowanie wspierające decyzje może podlegać rozporządzeniu o wyrobach medycznych. Wymaga to zarządzania ryzykiem zgodnie z normami i udokumentowanego cyklu życia oprogramowania. Potrzebne są audytowalne logi, kontrola dostępu i bezpieczeństwo informacji. Dane muszą być zanonimizowane, przetwarzane w zgodnym regionie i objęte umowami powierzenia. Etycznie istotne są zgody na celu wtórnym, nadzór człowieka nad decyzją oraz raport przejrzystości modelu. Warto ocenić uprzedzenia modelu między ośrodkami i barwieniami oraz zaplanować monitoring po wdrożeniu.

Jak rozpocząć pilotaż oceny histopatologicznej wycinków moczowodu?

Zacząć od małego, dobrze zdefiniowanego przypadku użycia, a następnie iteracyjnie skalować.
Praktyczny plan obejmuje kilka kroków:

• Zdefiniowanie pytania klinicznego dla biopsji moczowodu, na przykład wykrywanie raka in situ lub wstępne sortowanie przypadków.
• Ustalenie zbioru danych z wielu ośrodków, skanów i barwień oraz polityki anonimizacji.
• Przygotowanie wytycznych adnotacji i krótkie szkolenie dla patologów, z przeglądem zgodności.
• Stworzenie pipeline przetwarzania w chmurze, kafelkowania, augmentacji i normalizacji barw.
• Trening modelu bazowego z transfer learning oraz walidacja wewnętrzna na poziomie pacjenta.
• Walidacja zewnętrzna i prospektywny test cichy, razem z planem klinicznej interpretacji wyniku.
• Przegląd zgodności prawnej i decyzja o wdrożeniu z nadzorem człowieka i monitoringiem jakości.

Skuteczna ocena histopatologiczna biopsji moczowodu w chmurze jest możliwa. Wymaga dobrej jakości danych, współpracy zespołów i procesu zgodnego z regulacjami. Zaczynając od pilotażu, można bezpiecznie potwierdzić wartość kliniczną i dopiero potem skalować rozwiązanie.

Zgłoś się po warsztat startowy i plan pilotażu dla oceny histopatologicznej biopsji moczowodu z wykorzystaniem SageMaker.