在数字病理学时代的生物银行
Giuseppina Bonizzi1, Lorenzo Zattoni1, Nicola Fusco1
1Biobank for Translational and Digital Medicine Unit, Division of Pathology, IEO, European Institute of Oncology IRCCS, University of Milan, Milan, 20141, Italy.
Oncology research
|June 12, 2023
概括
数字病理学和人工智能 (AI) 正在改变精准医学. 本文探讨了数字生物库在利用人工智能和数字病理学工具推进翻译医学研究中的作用.
科学领域:
- 数字病理学数字病理学
- 翻译医学是一种翻译医学.
- 这是生物银行.
背景情况:
- 数字病理学的进步,包括全幻灯片成像和集成软件,正在重塑临床病理学的实践.
- 人工智能 (AI) 为翻译医学带来了新的机遇,特别是随着生物银行数据集在研究中日益使用.
- 当前的生物库面临着适应人工智能应用和计算数据分析的挑战.
研究的目的:
- 审查支持生物库融入数字病理学时代的文献.
- 概述数字生物库在翻译医学中的实际应用.
- 解决数字生物库需要基于证据的实施策略的需求.
主要方法:
- 对数字病理学和生物库研究的文献综述.
- 分析人工智能和机器学习在生物银行中的应用.
- 综合现有证据和拟议的实际用途.
主要成果:
- 数字病理学在临床实践中提高了诊断准确性和生物标志物分析.
- 人工智能和机器学习提供了先进的技术来优化生物库作为计算数据集.
- 有越来越多的文献支持生物银行在数字病理学时代的作用.
结论:
- 数字生物库对于在翻译医学中利用人工智能至关重要.
- 实施数字生物库需要进一步的证据和实际指导方针.
- 数字病理学和人工智能的整合有望加速医学研究和发现.
