Intra and inter-pathologist variability poses a significant challenge in metabolic dysfunction-associated steatohepatitis (MASH) biopsy evaluation, leading to suboptimal selection of patients and confounded assessment of histological response in clinical trials. We evaluated the utility of an artificial intelligence (AI) digital pathology (DP) platform to help pathologists improve the reliability of fibrosis staging.

中文翻译：

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AI 数字病理学作为病理学家在 MASH 中对纤维化评分的辅助工具


病理学家内部和病理学家间的变异性对代谢功能障碍相关脂肪性肝炎 （MASH） 活检评估构成了重大挑战，导致患者选择不理想，并在临床试验中混淆了组织学反应的评估。我们评估了人工智能 （AI） 数字病理学 （DP） 平台的效用，以帮助病理学家提高纤维化分期的可靠性。