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Facendo uso di patologia di Digital per massimizzare risparmio di temi

La patologia di Digital sta abbraccianda da un numero crescente dei laboratori intorno al mondo. La pratica comprende scandire le intere immagini diapositive dei campioni di tessuto, analizzarle, caricarli in un database e dividerle con i laboratori globalmente.

patologia digitaleCrediti di immagine: foto/Shutterstock.com di scienza

Food and Drug Administration ha approvato la patologia digitale per uso come strumento della diagnosi primaria in U.S.A. Tuttavia, mentre la patologia digitale sempre più sta adottanda attraverso la nazione, solo una piccola parte di laboratori completamente ha applicato il sistema per la diagnosi primaria.

L'idea di patologia digitale è stata intorno per le decadi, sebbene fosse diventato soltanto recentemente popolare mentre gli avanzamenti nella tecnologia hanno permesso che cominciasse a raggiungere la sua piena capacità.

La patologia di Digital conta sui computer con le alte potenze di elaborazione, un collegamento a Internet e la tecnologia specializzata, quale intelligenza artificiale (AI), dare il suo intervallo completo di analitico, ad automazione, a libreria ed alle capacità di comunicazione. A causa di questo, l'approvazione di patologia digitale ancora sta guadagnando la trazione, come le tecnologie che la supportano ancora stanno sviluppando.

Gli scienziati hanno bisogno della prova dei vantaggi di patologia digitale per giustificare la spesa di messa in opera. Mentre i costi sono sceso negli ultimi anni, è ancora un investimento che ha bisogno della prova irrefutabile di fare un backup i sui reclami.

Uno dei vantaggi principali di patologia digitale è che massimizza il risparmio di temi. Fa questo in vari modi, sotto noi spiega come.

Come la patologia digitale massimizza il risparmio di temi

In primo luogo, gli usi digitali AI di patologia selezionare automaticamente le regioni di interesse nel tessuto di scansione fa scorrere. Solitamente, è la responsabilità del patologo di usare la loro conoscenza ed addestramento per selezionare manualmente queste regioni. La patologia di Digital può assolvere questo compito molto più rapidamente e ad un più alto grado di accuratezza. Egualmente libera i patologi per lavorare alle mansioni differenti, affidanti quei servili alla tecnologia.

Inoltre, la patologia digitale può impiegare il AI per analizzare automaticamente i campioni di tessuto. Ciò può accelerare i calendari di diagnosi ed ancora, metta a disposizione i patologi per passare il loro tempo su altre mansioni. La patologia di Digital può anche essere usata per controllare le diagnosi fatte dai patologi se il laboratorio ancora sceglie di contare sui lavoratori umani per questo compito. In generale, questo può amplificare il risparmio di temi impedendo gli errori, eliminando il tempo e le risorse spesi correggendo questi errori.

Un modo che unico le guide digitali di patologia massimizzano il risparmio di temi è che riunisce gli esperti da ogni parte del mondo per lavorare in collaborazione senza la spesa di tempo o di moneta sul viaggio da lavorare insieme in persona.

Ancora, i colleghe non devono essere in laboratorio quando un campione di tessuto è stato studiato per dare il loro input, essi possono esaminarlo per volta che vestiti loro, diminuendo i colleghi aspettanti spesi tempo per valutare le diapositive di ciascuno.

La capacità di riunire i patologi in questo modo sta avendo un impatto enorme su quanto le innovazioni scientifiche possono essere fatte rapidamente. Facilitando questo stile di collaborazione del lavoro, gli scienziati possono accedere agli insiemi di dati più ricchi come pure punti di vista analitici differenti, aiutante li per ampliare la loro conoscenza sulla patologia di una malattia, piombo all'elaborazione più veloce di nuove terapie farmacologiche e dei metodi diagnostici.

Il problema è che poichè la patologia digitale è ancora relativamente nuova, c'è corrente un numero limitato degli studi pubblicati che supportano il vantaggio vero che la patologia digitale consegna. Ciò sta fungendo da barriera importante ad approvazione, poichè gli scienziati hanno limitato i dati su come la patologia digitale può migliorare realisticamente il risparmio di temi nel loro laboratorio.

Fortunatamente, gli studi stanno cominciando ad essere pubblicati che dimostrano il risparmio di temi del metodo sopra le tecniche convenzionali.

Studi che studiano il risparmio di temi che massimizza vantaggio di patologia digitale

L'anno scorso, un gruppo dei ricercatori ha pubblicato uno studio che mostra quel potenziale digitale di patologia di urtare significativamente il campo di patologia. Rispetto alle lastre di vetro della rappresentazione facendo uso dei metodi convenzionali, l'intera rappresentazione della diapositiva utilizzata da patologia digitale si è rivelata essere più efficiente.

In uno studio pubblicato l'anno scorso in patologia moderna del giornale, gli scienziati hanno rivelato che, rispetto a microscopia convenzionale, la patologia digitale completa che utilizza le intere immagini diapositive ha avuta grandi livelli di risparmio di temi.

Lo studio ha trovato che le due prove hanno avute alti livelli di equivalenza diagnostica e che l'operazione digitale di patologia ha provocato gli aumenti nel risparmio di temi e nell'utilità operativa. Più studi come questo sono richiesti non solo per verificare l'uso di patologia digitale in modo da può continuare ad avanzare e migliorare ma in moda da potere essere i patologi rassicuranti del vantaggio del sistema incoraggiare la sua approvazione diffusa continuata.

La patologia globale e digitale aumenta il risparmio di temi nei laboratori di patologia in vari modi. Automatizza la selezione della regione di interesse come pure le analisi di conduzione con AI. Ciò gli permette di accelerare i trattamenti e libera i patologi per lavorare ad altre mansioni, amplificanti il risparmio di temi. Egualmente riduce il tempo e le risorse persi agli errori corretti.

Per concludere e per di più, è che permette che gli scienziati lavorino in collaborazione indipendentemente dalla loro posizione, contribuendo ad accelerare lo sviluppo e la diagnosi della droga. Per permettere alla patologia digitale di continuare a svilupparsi, i dati pubblicati sono necessari illustrare il suo vantaggio.

Sorgenti:

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'Inghilterra, C., Corsale, L., Stamelos, E., Yagi, Y., Schüffler, P., Fuchs, T., Klimstra, D. e Sirintrapun, S., 2019. Interi equivalenza di rappresentazione della diapositiva e studio di risparmio di temi: esperienza ad un grande centro accademico. Patologia moderna, 32(7), pp.916-928. https://www.nature.com/articles/s41379-019-0205-0

Soluzione di patologia di IntelliSite. Disponibile a: https://www.fda.gov/drugs/resources-information-approved-drugs/intellisite-pathology-solution-pips-philips-medical-systems

Pantanowitz, L., 2010. Immagini di Digital ed il futuro di patologia digitale. Giornale di informatica di patologia, 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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