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Issues And Trends In Healthcare Delivery System01:29

Issues And Trends In Healthcare Delivery System

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The issues and trends in healthcare delivery are constantly changing. The COVID-19 pandemic is one recent issue that wreaked havoc on healthcare systems, causing a shortage of healthcare workers, high demand for medicines and supplies, and increased medical expenditure due to a lack of insurance. Other issues include rising healthcare costs and care fragmentation.
Cost Containment
Payment for healthcare services has historically promoted adoption of costly and often unnecessary or inefficient...
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  • 1Institut für Pathologie, Universitätsmedizin Mainz, Langenbeckstr. 1, 55131, Mainz, Deutschland.

Pathologie (Heidelberg, Germany)
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PubMed
まとめ

人工知能（AI）は、Vision Transformerや基盤モデルなどの高度なアルゴリズムにより病理学を変革し、診断精度を向上させています。AIは臨床統合の可能性を示していますが、組織病理学における広範な導入には課題が残っています。

キーワード:
病理学における人工知能意思決定支援診断人工知能バイオマーカーデジタル病理学デジタルトランスフォーメーションマルチモーダルデータ統合パターン認識

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科学分野:

  • デジタル病理学と計算解析
  • 医療における人工知能
  • 組織病理学と診断ワークフロー

背景:

  • 腫瘍学の診断と治療はますます複雑化しており、従来の病理学に課題をもたらしています。
  • 人工知能（AI）は急速に進歩しており、デジタル医療に不可欠なものとなっています。
  • デジタル全体スライド画像（WSI）の普及は、2019年以降、デジタル病理学研究の指数関数的な成長を促進しました。

主な方法:

  • 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、Vision Transformer（ViT）、基盤モデルを含むAIアルゴリズムの最近のイノベーションのレビュー。
  • デジタル病理学における出版物数の増加の分析。
  • 組織病理学におけるAIアルゴリズムの規制承認の検討。
  • ビジョン言語モデル（VLM）のような新興技術の探求。

結論:

  • デジタル病理学分野は、概念実証研究から臨床実装へと移行しています。
  • 基盤モデルは、組織病理学診断を大きく変える準備ができています。
  • AIを病理学で広く臨床導入するには、技術的、法的、社会心理的な障壁を克服することが不可欠です。