在人工智能协助下联合病理诊断的力量:EMPAIA倡议
Norman Zerbe1, Lars Ole Schwen2, Christian Geißler3
1Charité-Universitätsmedizin Berlin, Corporate Member of Freie Universität Berlin and Humboldt-Universität zu Berlin, Institute of Pathology, Charitéplatz 1, 10117 Berlin, Germany.
Journal of pathology informatics
|July 10, 2024
概括
在EMPAIA倡议中,开发了开放标准和一个平台,将人工智能 (AI) 整合到病理诊断中. 这有助于通过解决技术和监管方面的挑战来促进人工智能的采用,以改善临床使用.
科学领域:
- 数字病理学数字病理学
- 医疗信息学 医疗信息学
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 病理学领域的人工智能 (AI) 已取得显著的进步,但由于技术,监管和标准化挑战,它面临着缓慢的临床整合.
- 缺乏标准化的接口阻碍了人工智能研究转化为临床诊断产品.
研究的目的:
- 提供EMPAIA倡议在解决病理学AI整合挑战方面取得的成就和经验教训的概述.
- 突出技术互操作性标准的发展,人工智能测试建议和可解释性方法.
- 在临床环境中展示EMPAIA平台的成功实施和评估.
主要方法:
- 整合了各种各样的利益相关者:病理学家,计算机科学家和工业.
- 开发开源的模块化EMPAIA平台,具有标准化接口.
- 在欧洲和亚洲的14个病理学实验室实施和评估了来自8家供应商的14个基于AI的图像分析应用程序.
主要成果:
- 通过使用单一的标准化接口成功集成多个AI应用程序.
- 通过实验室评估,通过实验室评估在实际临床环境中证明AI的可行性.
- 建立了一个合作论坛,让利益相关者分享有关数字病理学和人工智能的知识.
结论:
- 在EMPAIA倡议提供了一个可行的解决方案,用于大规模标准化和简化AI在病理学.
- 商业,临床和学术利益相关者可以采用EMPAIA的开源接口.
- 持续努力和可持续的基础设施 (EMPAIA International) 对于在常规实验室使用中广泛实施AI至关重要.
