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Determinare approvazione di patologia di Digital con la ricerca di immagine

insights from industryPatrick MylesCEOHuron Digital Pathology

Un'intervista con Patrick Myles, CEO, patologia di Huron Digital condotta da Bruce Corridoio dal podcast di PowerChat di sanità di tecnologie di Dell

Ascolti il podcast di PowerChat di sanità delle due della parte tecnologie di Dell con Patrick Myles qui sotto.

Parte 1:

Parte 2:

Come definireste la patologia digitale e che cosa sta determinando l'esigenza di approvazione digitale di patologia?

Realmente comincia con una coppia di fattori chiave che stanno urtando la pratica di patologia. In primo luogo il mondo occidentale ha un invecchiamento demografico e c'è un'più alta incidenza della malattia universalmente che sta creando molta domanda dei servizi di patologia e di sistema diagnostico.

Allo stesso tempo, c'è una crescita e una scarsità severa dei patologi. Ci sono meno patologi che sono laureantesi ed entranti nel campo, allo stesso tempo patologi più correnti stanno ritirando. Ciò sta trasformandosi in in un punto a composizione costante che peggiorerà soltanto sopra il paio d'anni seguente. È un'area che deve essere sviluppata e dove la tecnologia può svolgere un ruolo importante.

Generalmente con patologia digitale stiamo vedendo una sostituzione del microscopio basare la rappresentazione alle diapositive digitali che possono essere esaminate su uno schermo di computer, compartecipe con i colleghi e l'analisi dei dati può applicarsi all'aiuto nella diagnosi ed accelerare la varia ricerca ed i trattamenti educativi.

C'è un simile movimento che è accaduto in radiologia una serie di anni fa, ma la patologia ha sue proprie sfide, non il più minimo di quale è la dimensione enorme del gruppo di dati. Essendo nella rappresentazione digitale per oltre 20 anni, vedo che la patologia digitale ha un movimento glaciale, ma avanzerà appena verso i flussi di lavoro digitali come in altre parti di pratica medica.

Oltre a gestire i grandi volumi di dati, catturici prego con le sfide superiori di adozione della soluzione digitale di patologia.

Lascimi partire da un macro livello. Durante i cinque anni futuri stiamo andando vedere le centinaia di milioni di diapositive digitalizzate. Così la domanda è come gestite quel livello di dati, specialmente dati non strutturati e come lo memorizzate? Come cercate con? Ciò traduce in potenzialmente exabytes dei dati non strutturati. Ciascuna di queste intere immagini diapositive può essere un gigabyte nella dimensione o più grande, che presenta le sue proprie sfide.

Allo stesso tempo ci sono decine di milioni di rapporti di patologia che stanno andando essere generati. Una delle sfide di quella, anche se molto di è testo basato è che quei rapporti di patologia stanno memorizzandi spesso, non essere rivisitato mai. C'è molta conoscenza che è contenuta in quei rapporti di patologia. Immagini se potessimo usare che informazioni da contribuire ad informare le nuove decisioni in termini di diagnosi?

C'è un aspetto enorme della gestione delle modifiche a questo. Come lo rendiamo più facile affinchè i patologi adottiamo la nuova tecnologia? C'è certamente un fattore di timore con qualunque tipo di tecnologia digitale, ma quando aggiungete nel AI e nel timore dei robot che assumono la direzione, c'è una vera sfida là. Dobbiamo potere introdurre i patologi nell'adozione dei questi nuovi strumenti invece di essere impauriti di.

I molti adottanti in anticipo sono patologi che realmente stanno aprendo la strada a, ma sempre più c'è un requisito partner con i professionisti di IT, che stanno cercando le opportunità di aggiungere il valore alle loro organizzazioni e se possiamo trovare i modi aiutare l'IT nell'attrezzatura di patologia questa sfida, sarà molto più facile dal punto di vista di approvazione.

Come la patologia di Huron Digital sta indirizzando queste sfide?

Stiamo portando che cosa pensiamo siamo una soluzione molto unica al servizio che combina gli aspetti esperti di patologia digitale, la digitalizzazione di intere diapositive e stiamo aggiungendo un elemento sorprendente, che è un motore di ricerca mai visto di immagine che può indicizzare i grandi archivi digitali della diapositiva, permettendo che le diapositive immediatamente siano cercate in base al loro contenuto di immagine.

Chiamiamo molto bene questa ricerca di indice analitico di scansione della soluzione, che è basicamente le tre cose che facciamo molto. Le nostre guide del hardware creano gli archivi massicci, quello il lato di scansione, quindi i nostri indici analitici del software e tag che i dati in modo da possono essere cercati facilmente. Quella è l'indice analitico e la parte di ricerca di.

Da un punto di vista dell'IT, stiamo portando l'intelligenza ai dati di immagine non strutturati, che sono importanti perché ci sono così tanto dati. Con la ricerca di immagine, che cosa stiamo facendo sta connettendo i patologi alla conoscenza contenuta nei rapporti della patologia del mondo.

Lascimi fornire un esempio. Dica che abbiamo un patologo che sta lavorando ad un caso difficile e devono consultare i loro colleghi. Con la nostra soluzione possono cercare semplicemente le diapositive all'interno del loro ospedale o rete dell'ospedale che sembrano simili a cui stanno esaminando e poi indicano il rapporto associato di patologia che era stato scritto dai loro colleghi. Chiamiamo questa revisione tra pari virtuale. Ciò indirizza l'interruzione nelle forniture sempre più dei patologi, specialmente gli esperti in subspecialty. Vediamo la nostra soluzione come piattaforma permettente che indirizza molte delle sfide in patologia.

Alcuna della nostra tecnologia conta su intelligenza artificiale e la realtà è gran parte delle soluzioni basate AI che stanno venendo al servizio, sia nella patologia che in altre aree, conta su una scatola nera per fare la determinazione di benigno o di maligno. Da una prospettiva del patologo, questo può abbastanza interessare che la scatola nera sta facendo una decisione e non il patologo. Con la nostra soluzione, il patologo sta facendo sempre la diagnosi all'estremità e stanno contando sulla competenza dei loro colleghi che hanno fatto le simili diagnosi. Quello è molto un patologo-centrico, approccio amichevole del patologo che risuona bene e speriamo aumenteremo l'approvazione per patologia digitale.

Una delle cose più fresche circa la coinvoluzione in patologia digitale è che realmente stiamo aiutando il mondo migliorando la diagnosi. Realmente gradisco il potenziale per la tecnologia, specialmente la tecnologia basata AI, di contribuire a portare la democrazia a patologia. Se possiamo connettere i patologi nelle regioni isolate alla competenza dei colleghi nelle agglomerazioni più urbane, penso che è uno sforzo fantastico.

Potete dirci circa l'eredità di Huron e come la soluzione vi siete evoluti?

Ora siamo stati coinvolgere in patologia digitale per dozzina anni. Stiamo sviluppando i microscopi digitali ad alto rendimento, interi scanner della diapositiva e realmente abbiamo fatto un buon processo degli strumenti di sviluppo che sono stati utilizzati alle nelle aree orientate a ricerca di profilo alto. Abbiamo un buon pedigree nel trovare quelle soluzioni.

Immagini di patologia di scansione

Credito di immagine: Patologia di Huron Digital

In questi ultimi cinque anni abbiamo messo a fuoco sempre più dal lato clinico delle cose. Abbiamo sviluppato i nostri scanner per essere più facili da usare ed abbiamo fatto un buon processo di assicurarci, da un punto di vista regolatore, che tutto fosse nella buona forma.

Accanto a quello egualmente abbiamo evoluto la nostra offerta del prodotto. Tre e una metà gli anni fa abbiamo cominciato sviluppare la tecnologia sulla ricerca di immagine in collaborazione con un laboratorio all'università di Waterloo in cui questa componente del software di ricerca di immagine complementa il hardware che abbiamo. Abbiamo riconosciuto che abbiamo dovuto fornire una piattaforma che va oltre semplicemente mettere le immagini digitali su uno schermo e permetterli di essere diviso.

Questa idea di portare l'intelligenza a questi dati non strutturati connettere i patologi alla vasta conoscenza contenuta nei rapporti della patologia del mondo e potere fare quello sullo scanner o sull'indipendente dallo scanner con le immagini dei terzi, è stata un miglioramento e un aumento enorme all'applicabilità non solo del nostro prodotto, ma business case per patologia digitale in generale.

Potete fare una generalità dell'associazione della patologia di Huron Digital con Dell?

Ho incontrato il diamante di Dave da Dell circa due anni fa ad una conferenza digitale di patologia e sto lavorando con il gruppo a Dell più intensamente l'anno scorso. Abbiamo molto in comune mentre entrambe le organizzazioni vedono il potenziale per la digitalizzazione in patologia e la necessità per offrire le soluzioni che risolvono i problemi in patologia. Siamo entrambe l'entusiasta di portare l'intelligenza a quella grande quantità di dati non strutturati che sono generati in patologia.

L'associazione con Dell ha permesso che noi sviluppassimo un'architettura di riferimento di patologia e stiamo incontrando l'IT e le guide di patologia intorno al mondo per contribuire a dividere la soluzione di patologia di Huron Digital che si siede sul computer di Dell e sulla soluzione di stoccaggio.

Da un punto di vista pratico le immagini diapositive di tutto che produciamo sono su stoccaggio di Isilon. Quando facciamo l'etichettatura e l'indicizzazione, facciamo indigeno quello sul nostro scanner in tempo reale ma se sono immagini dei terzi, facciamo quel calcolo sui " server " di Dell GPU. La combinazione dell'associazione con Dell porta i professionisti di IT alla tabella digitale di patologia, permettendoli di aggiungere molto valore alle loro istituzioni.

Immagini di patologia di indice analitico

Credito di immagine: Patologia di Huron Digital

Come la vostra soluzione digitale di ricerca di indice analitico di scansione di patologia coesiste con gli altri fornitori in questo servizio?

L'approccio che adottiamo è che vogliamo essere dovunque ci siano lastre di vetro che devono essere digitalizzate o diapositive digitali che già sono state digitalizzate, in modo da significa che il nostro prodotto può includere il nostro hardware dello scanner, ma non è obbligatorio. Ci sono numerosi vantaggi di potere combinare indigeno lo scansione e l'indirizzamento sullo scanner, specialmente per controllo di qualità all'interno dei laboratori.

Tuttavia, riconosciamo che la nostra soluzione può anche esistere puramente come soluzione di software, in cui l'indirizzamento e la ricerca possono avere luogo sulle piattaforme di terzi con le immagini dei terzi. Generalmente, la patologia digitale esiste in un ecosistema dove ci sono venditori dello scanner, sistemi di gestione di immagine e programmi ecc. di analisi dei dati. Siamo esistito all'interno di questo ecosistema per un po'di tempo ed i nostri scanner producono un formato di file non privato in modo che giochino abbastanza piacevolmente con appena il hardware di circa tutto il venditore di terzi.

Ora, con l'aggiunta della ricerca di immagine, vediamo il potenziale di evolvere ed incassare il nostro motore di ricerca nel software dei terzi e di permettere che i terzi abbiano un differenziatore unico, se i prodotti potrebbero essere soluzioni di flusso di lavoro del laboratorio, gestione di immagine, visualizzatori di immagine, o software di segnalazione. Vogliamo potere coesistere e vogliamo essere dappertutto dove ci sono diapositive di vetro o digitali.

Immagini di patologia di ricerca

Credito di immagine: Patologia di Huron Digital

Stiamo cominciando vedere un movimento ora di alcuni dei venditori tradizionali della rappresentazione di impresa dei PACS, quello già sta servendo lo spazio della cardiologia e della radiologia. Alcuni di questi venditori ora stanno trasformando il loro modo patologia digitale perché stanno esaminando la patologia come aggiungendo quel ology extra del `' agli altri ologies del `' all'interno della loro piattaforma. Vediamo questo come sviluppo incoraggiante perché la patologia digitale può ora unire quei altri ologies del `'.

Che cosa il vostro consiglio ai fornitori di cure mediche ed ai loro dipartimenti di IT sta guardando per cominciare giù il percorso di patologia digitale? O a quelli che guardano per accelerare quel viaggio?

Penso che realmente dipenda in molti casi dal viaggio, che è sul viaggio e da dove sono. Per fornirgli un esempio, molti progetti cominciano con i patologi. Questi hanno luogo ed hanno avuti luogo per una serie di anni, pionieri che stanno guardando per portare questi strumenti digitali per avanzare la pratica di patologia.

In alcuni casi, potrebbero applicare un primo scanner ad una funzione, o potrebbe essere uno srotolamento completo di sostituzione dei microscopi con le soluzioni digitali. Potrebbe anche essere gente che sono coinvolgere in bioinformatica dove vogliono potere applicare gli algoritmi avanzati, che ora è che cosa chiamate il AI e che sta determinando molta domanda di digitale. Per concludere, è sempre più la funzione dell'IT, quella è dove le gente dell'IT stanno eseguendo questi progetti.

Molto da un ad alto livello è importante che qualunque tipo di soluzione è una soluzione aperta, con l'architettura aperta. Il cliente è in carica qui e potere combinarsi è il primo e la maggior parte della parte importante di scelta della soluzione digitale di patologia.

La maggior parte degli utenti sta cercando la soluzione digitale classica di patologia. La capacità di digitalizzare una diapositiva, messa su uno schermo e poi di potere dividere le immagini e fare qualche analisi dei dati. Tuttavia, in molti casi, ciascuno di quei gruppi, in patologi, in informaticists, o nei professionisti di IT, sta cercando business case per muoversi dai microscopi verso digitale. Proviamo a mettere a fuoco sull'idea di offerta del differenziatore unico che fornisce quel business case per patologia digitale.

Portando l'intelligenza ai dati non strutturati è un richiamo d'argento per l'IT perché contribuisce ad aggiungere molto valore alle loro organizzazioni portando una prospettiva unica che non può venire da un patologo o da un bioinformaticist. È un differenziatore e se quello può essere spiegato in un sistema aperto, la probabilità di successo di avere partner dell'IT con il patologo e il bioinformaticist, quindi voi unici sta andando avere una riuscita distribuzione.

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Circa Patrick MylesPatrick Myles

Patrick Myles è il CEO di patologia di Huron Digital, una società canadese di sanità in missione per connettere i patologi alla vasta conoscenza dei loro colleghi con la ricerca di immagine.

Prima dell'aggiunta del Huron nel 2014, Patrick era vicepresidente di sviluppo di affari a Teledyne DALSA, un produttore internazionale delle componenti della rappresentazione digitale.

Patrick ha una laurea di laurea umanistica dall'università di Waterloo e MBA dalla Wilfrid Laurier University. È un membro di consiglio di consulenza dell'associazione di patologia di Digital.

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