在解剖病理学中民主化人工智能
Thomas J Flotte1, Stephanie A Derauf1, Rachel K Byrd1
1From the Department of Laboratory Medicine & Pathology, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota (Flotte, Derauf, Byrd, Kroneman, Bell, Hart, Garcia).
Archives of pathology & laboratory medicine
|April 22, 2024
概括
开发了一个生态系统,以支持病理学家创建人工智能算法. 这种方法使AI在病理学中民主化,降低成本并加速采用.
科学领域:
- 病理学 病理学 病理学
- 医疗信息学 医疗信息学
- 计算机科学 计算机科学
背景情况:
- 人工智能 (AI) 正在彻底改变解剖病理学.
- 员工参与对于AI算法开发和实施至关重要.
研究的目的:
- 建立一个支持生态系统,使所有专业水平的病理学家能够开发AI算法.
- 确保人工智能工具从开发环境到生产环境的无过渡.
主要方法:
- 由于时间和资源的限制,选择了自动售货解决方案而不是内部开发.
- 供应商的建议被病理学,IT和安全团队评估.
- 一个由84名研究人员组成的初始队伍接受了培训和专家支持,其中30个项目正在通过模型开发取得进展.
主要成果:
- 一个自动售货解决方案促进了AI开发和生产管道的建立.
- 在31个AI算法开发项目中,有30个项目成功完成了注释,培训和验证.
- 15个项目摘要提交给国家科学会议.
结论:
- 通过创建支持性生态系统,在病理学中实现人工智能的民主化,降低了进入障碍.
- 这种方法可以降低人工智能算法开发的总体成本.
- 改进的算法质量和更快的采用率是预期的结果.
