数字病理学的自动化策划和人工智能工作流程管理系统

科学领域:

• 数字病理学数字病理学
• 计算病理学计算病理学
• 医学中的人工智能

背景情况:

• 数字病理包括处理和存储大型千兆像素图像.
• 挑战包括分布式存储,访问和AI模型开发.

研究的目的:

• 介绍一个平台,用于管理和处理多模态病理学数据在多个位置.
• 为了使人工智能模型开发和数据共享用于研究和临床使用.

主要方法:

• 一个基于代理的系统与开源自动化机器学习工具相结合.
• 该平台涵盖端到端的人工智能工作流:数据采集,策划,模型培训和评估.

主要成果:

• 动态负载平衡和跨网络操作用于病理学数据管理.
• 促进研究和临床AI模型的开发.

结论:

• 提出的平台有效地管理多模式病理学数据.
• 能够开发用于癌症研究的AI模型,通过结肠癌和前列腺癌病例研究证明了这一点.