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Futuro di patologia di Digital

Crescita del servizio digitale di patologia

La patologia di Digital sta avvertendo la crescita rapida universalmente. Nel 2019, l'industria globale è stata stimata a $767,6 milioni, con gli esperti che predicono la crescita ad un CAGR di 11,8% tra oggi e 2027, che lo vederà raddoppiarsi nella dimensione.

patologia digitaleCredito di immagine: Pakpoom Nunjui/Shutterstock.com

Molta di questa crescita sta generanda tramite l'approvazione aumentante della tecnologia mentre gli scienziati stanno sviluppando più informato dei vantaggi come pure gli avanzamenti recenti nella tecnologia che recentemente hanno migliorato la patologia digitale che offre e la hanno resa più economica e più accessibile.

Corrente, il servizio è messo a fuoco sulla continuazione sviluppare il risparmio di temi di flusso di lavoro come pure fornisce gli strumenti per le diagnosi più veloci e più accurate delle malattie quale cancro. La prevalenza aumentante delle malattie croniche sta determinando il servizio su fino a questo punto, con gli scienziati sotto pressione per avanzare la loro comprensione della malattia come pure per offrire i professionisti medici più veloci ed i metodi diagnostici più economici.

Ulteriormente a questa, come la speranza di vita continua ad aumentare in modo da faccia le tariffe di determinate malattie nella nostra popolazione poichè la più vecchia generazione è più suscettibile delle circostanze croniche. Ciò sta determinando il servizio digitale di patologia, poichè gli scienziati usano il metodo per migliorare la diagnosi.

Il campo di patologia digitale recentemente ha maturato soltanto mentre la tecnologia nelle ultime due decadi ha avanzato e che permesso che il concetto fosse accessibile ad un ampio numero delle cliniche intorno al mondo. L'industria ha luogo ancora in un periodo di crescita, con parecchie tendenze prevedute per determinare l'industria nel corso dei prossimi anni. Sotto discutiamo che cosa è preveduto in futuro di patologia digitale.

Che cosa è seguente per patologia digitale?

Gli avanzamenti nelle tecnologie specifiche quali l'automazione, la rappresentazione digitale, le comunicazioni a fibra ottica multiple e la microscopia leggera robot si pensano che determinino la crescita del mercato a termine in patologia digitale. L'una tecnologia specifica che è stato dell'attenzione particolare è quella dei microarrays digitali.

Poichè l'uso di patologia digitale ha coltivato, in modo da abbia le librerie dei dati. A causa di questo, i patologi richiedono uno strumento di permettere all'estrazione di informazioni perseguibili da questo vasto gruppo di dati. Gli scienziati hanno proposto che i microarrays digitali potessero essere la soluzione.

Recentemente, i sistemi sono stati progettati che permettono che l'estrazione mineraria degli archivi digitali delle diapositive generi i microarrays di immagine (IMAs). Questo IMAs permette che le intere singole diapositive digitali siano convertite in schiera di molte immagini ad alta definizione, potenzialmente migliaia, con ogni immagine nella schiera che fornisce le morfologie diagnostiche essenziali.

In futuro, inoltre vederemo un aumento nell'integrazione di intelligenza artificiale (AI) in patologia digitale. Infatti, la maggior parte della ricerca corrente sta mettendo a fuoco sullo sviluppare il AI per migliorare il software utilizzato nella patologia digitale.

Il AI sta contribuendo a sviluppare la patologia digitale in vari modi. In primo luogo, sta applicando per migliorare l'analisi sulla base di immagini digitale. Mentre precedentemente, i patologi erano stati tenuti a selezionare le regioni di interesse all'interno dei campioni di tessuto stesse, il AI ora sta usando per selezionare automaticamente queste aree. Ciò sta permettendo che la patologia contasse più di meno su lavoro manuale che è conforme all'errore umano ed all'automazione di uso invece.

Gli studi hanno provato che il AI è più efficace al riconoscimento e ad analizzare delle funzionalità patologiche in campioni che i metodi precedenti sono stati. Ciò sta contribuendo ad accelerare e migliorare la diagnosi come pure sta rendendo il processo di sviluppo della droga più efficiente e redditizio.

Inoltre, il AI sta contribuendo a diminuire le tariffe di errore usando i dati per controllare le diagnosi fatte dai patologi, avvisante li se gli algoritmi che calcolano la loro conclusione non è in conformità con che cosa è preveduto.

Per concludere, il AI egualmente sta sviluppando la patologia digitale permettendo che integri con altre fonti dei dati, combinando un insieme di dati più ricco e quindi piombo alle diagnosi più informate. Per esempio, il trattamento del linguaggio naturale sta usando per estrarre i dati pertinenti dalle note pazienti basate testo e per comprenderlo con alle le informazioni basate a immagine recuperate da patologia digitale.

Un'altra area del fuoco per gli sviluppi digitali di patologia del futuro sta muovendosi a partire dall'uso dei computer tradizionali e sta utilizzando i computer di quantum per elaborare i dati. Poiché la patologia digitale comprende dividere un volume sempre crescente di immagini e tenere questi dati in librerie, la capacità di queste necessità delle biblioteche di svilupparsi come l'uso di patologia digitale si sviluppa.

Con i computer tradizionali, questo è un problema, perché hanno determinate capacità di memoria. I computer di Quantum, d'altra parte, hanno un potenziale ben maggior di stoccaggio. Ciò è perché non contano sui dati della codifica in file binario, che tiene i dati come un 0 o 1, come computer tradizionali fa.

I computer di Quantum tengono i dati nei qubits che canoe nella sovrapposizione del `' dove sono sia 0 che 1 allo stesso tempo, o dovunque fra i due. A causa di questa differenza, i computer di quantum possono memorizzare significantly more informazioni che i computer tradizionali.

Nell'immediato futuro, vederemo la computazione di quantum sviluppata per uso in patologia digitale, che aprirà le possibilità per il campo, dato il potenziale quasi-illimitato di stoccaggio del sistema.

Il futuro vederà generalmente la patologia digitale continuare ad abbracciare le nuove tecnologie e migliora le sue capacità. Il AI, i microarrays digitali e la computazione di quantum faranno una parte del bit in questo, contribuendo a continuare a determinare la crescita nell'industria.

Sorgenti:

Balis, U., Cheng, J., Hewitt, S., il Monaco, J., Rodriguez-canales, J., Roy-Chowdhuri, S., Feldman, M., Shih, N., Giaccoae, G., Hipp, J., Pantanowitz, L., Yagi, Y., Madabhushi, A., Hanson, J., Filie, A., Tomaszewski, J., Brodsky, V. e Emmert-Dollaro, M., 2011. Microarrays di immagine (IMA): Strumento mancante del ′ s di patologia di Digital. Giornale di informatica di patologia, 2(1), p.47. https://www.researchgate.net/publication/51925216_Image_microarrays_IMA_Digital_pathology's_missing_tool

Importanza del mercato di patologia di Digital, azione & sottoprodotto rapporto di analisi di tendenze, dall'applicazione (scoperta & sviluppo della droga, ricerca accademica, diagnosi), da utilizzazione finale (ospedali, cliniche) e dalle previsioni di segmento, 2020 - 2027. Disponibile a: https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/digital-pathology-systems-market

Pantanowitz, L., 2010. Immagini di Digital ed il futuro di patologia digitale. Giornale di informatica di patologia, 1(1), p.15. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2941968/

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Last Updated: May 28, 2020

Sarah Moore

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Sarah Moore

After studying Psychology and then Neuroscience, Sarah quickly found her enjoyment for researching and writing research papers; turning to a passion to connect ideas with people through writing.

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