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Usando a patologia de Digitas para maximizar a eficiência

A patologia de Digitas está sendo abraçada por um número crescente de laboratórios em todo o mundo. A prática envolve fazer a varredura de imagens de corrediça inteiras de amostras de tecido, analisá-las, transferi-las ficheiros pela rede em uma base de dados, e compartilhar d com os laboratórios global.

patologia digitalCréditos de imagem: foto da ciência/Shutterstock.com

Food and Drug Administration aprovou a patologia digital para o uso como uma ferramenta do diagnóstico preliminar nos EUA. Contudo, quando a patologia digital for adotada cada vez mais em toda a nação, simplesmente uma parcela pequena de laboratórios executou inteiramente o sistema para o diagnóstico preliminar.

A ideia da patologia digital estêve ao redor por décadas, embora se tornasse somente popular recentemente enquanto os avanços na tecnologia permitiram que comece a alcançar sua capacidade plena.

A patologia de Digitas confia em computadores com potências de processamento altas, uma conexão a internet, e tecnologia sofisticada, tal como a inteligência artificial (AI), dar a lhe sua série completa de analítico, a automatização, a biblioteca, e a capacidades de uma comunicação. Devido a isto, a adopção da patologia digital ainda está ganhando a tracção, como as tecnologias que a apoiam ainda estão crescendo.

Os cientistas precisam a prova dos benefícios da patologia digital a fim justificar a despesa de configurá-la. Quando os custos vierem para baixo nos últimos anos, é ainda um investimento que precise a prova irrefutável suportar suas reivindicações.

Um dos benefícios principais da patologia digital é que maximiza a eficiência. Faz este em um número de maneiras, abaixo nós explica como.

Como a patologia digital maximiza a eficiência

Em primeiro lugar, os usos digitais AI da patologia seleccionar automaticamente regiões de interesse no tecido da exploração deslizam. Geralmente, é a responsabilidade do patologista usar seus conhecimento e treinamento para seleccionar manualmente estas regiões. A patologia de Digitas pode realizar esta tarefa muito mais rapidamente e a um grau de precisão mais alto. Igualmente livra patologistas para trabalhar nas tarefas diferentes, deixando servis à tecnologia.

Além, a patologia digital pode empregar o AI para analisar automaticamente as amostras de tecido. Isto pode acelerar marcos temporais do diagnóstico, e outra vez, faça patologistas disponíveis para passar seu tempo em outras tarefas. A patologia de Digitas pode igualmente ser usada para verificar os diagnósticos feitos por patologistas se o laboratório ainda escolhe confiar em trabalhadores humanos para esta tarefa. Total, isto pode impulsionar a eficiência impedindo erros, eliminando o momento e a correcção gastada recursos para estes erros.

Uma maneira que original as ajudas digitais da patologia maximizam a eficiência é que reune peritos do mundo inteiro para trabalhar colaboradora sem a despesa do tempo ou do dinheiro na viagem a trabalhar junto pessoalmente.

Além disso, os colegas de trabalho não precisam de estar no laboratório então uma amostra de tecido foi investigada para dar sua entrada, eles podem olhá-la em uma hora que os sira, reduzindo os colegas de espera gastados hora para avaliar corrediças de cada um.

A capacidade para reunir patologistas desta maneira está tendo um impacto enorme em como rapidamente as descobertas científicas podem ser feitas. Facilitando este estilo colaborador do trabalho, os cientistas podem aceder a umas séries de dados mais ricas assim como os pontos de vista analíticos diferentes, ajudando as a expandir seu conhecimento na patologia de uma doença, conduzindo à revelação mais rápida de farmacoterapias novos e de métodos diagnósticos.

O problema é que como a patologia digital é ainda relativamente nova, há actualmente um número limitado de estudos publicados que apoiam o benefício verdadeiro que a patologia digital entrega. Isto está actuando como uma barreira principal à adopção, porque os cientistas limitaram dados em como a patologia digital pode realìstica aumentar a eficiência em seu laboratório.

Felizmente, os estudos estão começando a ser publicados que demonstram a eficiência do método sobre técnicas convencionais.

Estudos que investigam a eficiência que maximiza o benefício da patologia digital

No ano passado, uma equipe dos pesquisadores publicou um estudo que mostrasse esse potencial digital da patologia impactar significativamente o campo da patologia. Em comparação com placas de vidro da imagem lactente usando métodos convencionais, a imagem lactente inteira da corrediça utilizada pela patologia digital foi provada ser mais eficiente.

Em um estudo publicado no ano passado na patologia moderna do jornal, os cientistas revelaram que, em comparação com a microscopia convencional, a patologia digital completa que utiliza imagens de corrediça inteiras teve grandes níveis de eficiência.

O estudo encontrou que os dois testes tiveram níveis elevados de equivalência diagnóstica e que a operação digital da patologia conduziu aos aumentos na eficiência e no serviço público operacional. Mais estudos como este são exigidos para testar não somente o uso da patologia digital assim que pode continuar a avançar e melhorar mas de modo que os patologistas possam ser assegurados do benefício do sistema para incentivar sua adopção difundida continuada.

A patologia total, digital aumenta a eficiência em laboratórios de patologia em um número de maneiras. Automatiza a selecção da região de interesse, assim como análises de condução com AI. Isto permite-a de acelerar processos, e livra-o acima patologistas para trabalhar em outras tarefas, impulsionando a eficiência. Igualmente reduz o tempo e os recursos perdidos aos erros correctos.

Finalmente, e mais importante ainda, é que permite que os cientistas trabalhem colaboradora apesar de seu lugar, ajudando a acelerar a revelação e o diagnóstico da droga. Para permitir a patologia digital de continuar a crescer, os dados mais publicados são necessários ilustrar seu benefício.

Fontes:

Hanna, M., Reuter, V., Hameed, M., bronzeado, L., Chiang, S., Sigel, C., Hollmann, T., Giri, D., Samboy, J., Moradel, C., Rosado, A., Otilano, J., Inglaterra, C., Corsale, L., Stamelos, E., Yagi, Y., Schüffler, P., Fuchs, T., Klimstra, D. e Sirintrapun, S., 2019. Equivalência da imagem lactente da corrediça e estudo inteiros da eficiência: experiência em um grande centro académico. Patologia moderna, 32(7), pp.916-928. https://www.nature.com/articles/s41379-019-0205-0

Solução da patologia de IntelliSite. Disponível em: https://www.fda.gov/drugs/resources-information-approved-drugs/intellisite-pathology-solution-pips-philips-medical-systems

Pantanowitz, L., 2010. Imagens de Digitas e o futuro da patologia digital. Jornal da informática da 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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