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Utilisant la pathologie de Digitals pour maximiser le rendement

La pathologie de Digitals est embrassée par un nombre de plus en plus important des laboratoires autour du monde. La pratique concerne balayer des images de guide entières des prélèvements de tissu, les analyser, les télécharger dans une base de données, et les partager avec des laboratoires mondial.

pathologie digitaleCrédits d'image : photo de la science/Shutterstock.com

Food and Drug Administration a reconnu la pathologie digitale pour l'usage comme outil de diagnostic primaire aux Etats-Unis. Cependant, alors que la pathologie digitale est de plus en plus adoptée en travers du pays, seulement une petite partie de laboratoires ont entièrement mis en application le système pour le diagnostic primaire.

L'idée de la pathologie digitale a été autour pendant des décennies, bien qu'elle soit seulement devenue populaire récent pendant que les avances en technologie lui ont permises de commencer à atteindre son plein potentiel.

La pathologie de Digitals se fonde sur des ordinateurs avec des puissances de traitement élevées, une connexion internet, et technologie sophistiquée, telle que l'artificial intelligence (AI), de donner lui son large éventail d'analytique, à automatisation, à bibliothèque, et à capacités de transmission. Pour cette raison, l'adoption de la pathologie digitale gagne toujours la traction, comme technologies qui la supportent se développent toujours.

Les scientifiques ont besoin de l'épreuve des avantages de la pathologie digitale afin de justifier les frais de les établir. Tandis que les coûts sont descendus ces dernières années, c'est toujours un investissement qui a besoin de preuve irréfutable de sauvegarder ses réclamations.

Un des principaux bénéfices de la pathologie digitale est qu'il maximise le rendement. Il fait ceci d'un certain nombre de voies, ci-après nous expliquent comment.

Comment la pathologie digitale maximise le rendement

Premièrement, les utilisations digitales AI de pathologie de sélecter automatiquement des régions d'intérêt dans le tissu de lecture glisse. Habituellement, il est de la responsabilité du pathologiste d'employer la leur connaissance et formation pour sélecter manuellement ces régions. La pathologie de Digitals peut effectuer cette tâche beaucoup plus vite et à un degré d'exactitude plus élevé. Elle libère également des pathologistes pour travailler sur différentes tâches, laissant les serviles à la technologie.

De plus, la pathologie digitale peut utiliser l'AI pour analyser automatiquement les prélèvements de tissu. Ceci peut accélérer des calendriers de diagnostic, et de nouveau, incitez les pathologistes procurables pour passer leur temps sur d'autres tâches. La pathologie de Digitals peut également être employée pour vérifier les diagnostics effectués par des pathologistes si le laboratoire choisit toujours de se fonder sur les travailleurs humains pour cette tâche. De façon générale, ceci peut amplifier le rendement en évitant des erreurs, éliminant le moment et la rectification dépensée par moyens pour ces erreurs.

Une façon unique les aides que digitales de pathologie maximisent le rendement est qu'elle rassemble des experts de partout dans le monde pour fonctionner en collaboration sans frais de temps ou argent sur se déplacer à fonctionner ensemble en personne.

En outre, les collègues n'ont pas besoin d'être dans le laboratoire lorsqu'un prélèvement de tissu a été vérifié pour donner leur entrée, ils peuvent la regarder à la fois que des procès ils, réduisant les collègues de attente dépensés par heure pour évaluer les guides de chacun.

La capacité de rassembler des pathologistes de cette façon a un choc énorme sur la façon dont rapidement des découvertes scientifiques peuvent être effectuées. En facilitant ce type de collaboration de travail, les scientifiques peuvent accéder à des ensembles de données plus riches ainsi que différents points de vue analytiques, les aidant pour augmenter leur connaissance sur la pathologie d'une maladie, menant à l'élaboration plus rapide des pharmacothérapies neuves et des méthodes diagnostiques.

Le problème est que car la pathologie digitale est toujours relativement neuve, il y a actuel un numéro limité des études publiées qui supportent l'avantage vrai que la pathologie digitale fournit. Ceci agit en tant que barrage important à l'adoption, car les scientifiques ont limité des caractéristiques sur la façon dont la pathologie digitale peut normalement améliorer le rendement dans leur laboratoire.

Heureusement, les études commencent à être publiées qui expliquent l'efficacité de la méthode au-dessus des techniques conventionnelles.

Études vérifiant le rendement maximisant l'avantage de la pathologie digitale

L'année dernière, une équipe de recherche publiée une étude qui montre ce potentiel digital de pathologie d'influencer de manière significative l'inducteur de la pathologie. Par rapport aux lamelles de verre de représentation suivre des méthodes conventionnelles, la représentation entière de guide utilisée par pathologie digitale a été prouvée pour être plus efficace.

Au cours d'une année dernière publiée d'étude en pathologie moderne de tourillon, les scientifiques ont indiqué que, par rapport à la microscopie conventionnelle, la pathologie digitale complète utilisant des images de guide entières a eu les niveaux du rendement grands.

L'étude a constaté que les deux tests ont eu des hauts niveaux de l'équivalence diagnostique et que le fonctionnement digital de pathologie a eu comme conséquence les augmentations du rendement et de l'installation de fonctionnement. Plus d'études comme ceci sont requises pour vérifier non seulement l'utilisation de la pathologie digitale ainsi elle peut continuer à avancer et s'améliorer mais de sorte que les pathologistes puissent être assurément de l'avantage du système pour encourager son adoption répandue prolongée.

La pathologie générale et digitale augmente le rendement dans des laboratoires de pathologie d'un certain nombre de voies. Elle automatise le choix de la région d'intérêt, ainsi que des analyses de conduite avec l'AI. Ceci lui permet d'accélérer des procédés, et libère des pathologistes pour travailler sur d'autres tâches, amplifiant le rendement. Il ramène également le temps et les moyens détruits aux erreurs correctes.

En conclusion, et avant tout, est qu'il permet à des scientifiques de travailler en collaboration indépendamment de leur emplacement, aidant à accélérer le développement et le diagnostic de médicament. Pour permettre à la pathologie digitale de continuer à se développer, une caractéristique plus publiée est nécessaire pour montrer son avantage.

Sources :

Hanna, M., Reuter, V., Hameed, M., TAN, L., Chiang, S., Sigel, C., Hollmann, T., Giri, D., Samboy, J., Moradel, C., Rosado, A., Otilano, J., l'Angleterre, C., Corsale, L., Stamelos, E., Yagi, Y., Schüffler, P., Fuchs, T., Klimstra, D. et Sirintrapun, S., 2019. Équivalence de représentation de guide et étude entières de rendement : expérience à un grand centre de formation générale. Pathologie moderne, 32(7), pp.916-928. https://www.nature.com/articles/s41379-019-0205-0

Solution de pathologie d'IntelliSite. Procurable à : www.fda.gov/.../intellisite-pathology-solution-pips-philips-medical-systems

Pantanowitz, L., 2010. Images numériques et le contrat à terme de la pathologie digitale. Tourillon de l'informatique de pathologie, 1(1), p.15. https://www.archivesofpathology.org/doi/full/10.5858/arpa.2013-0093-CP

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Last Updated: Jun 17, 2020

Sarah Moore

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Sarah Moore

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