骨髓评估方面的进展
Joshua E Lewis1, Olga Pozdnyakova2
1Department of Pathology, Brigham and Women's Hospital, 75 Francis Street, Boston, MA 02215, USA.
Clinics in laboratory medicine
|August 1, 2024
概括
数字病理学和人工智能 (AI) 提供了评估骨髓样本血液病症的新方法. 虽然人工智能显示出对自动化分析的承诺,但挑战阻碍了其广泛的临床采用.
科学领域:
- 血液病理学 血液病理学
- 数字病理学数字病理学
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 骨髓吸附涂抹和特雷芬活检对于诊断血液学疾病至关重要.
- 传统的评估方法耗时且主观.
- 数字病理学使得样本分析的新方法成为可能.
研究的目的:
- 审查数字骨髓评估的现状.
- 探索机器学习在自动化骨髓分析方面的最新进展.
- 概述在血液病理学中临床AI实施的好处和障碍.
主要方法:
- 对骨髓样本当前的数字病理学技术的审查.
- 对利用机器学习模型进行自动化分析的最新研究进行分析.
- 讨论人工智能工具临床整合的优势和障碍.
主要成果:
- 数字病理学和人工智能模型显示了辅助和自动骨髓评估的潜力.
- 机器学习正在应用于分析骨髓样本中的复杂细胞形态.
- 对于这些技术的无临床实施存在重大障碍.
结论:
- 数字病理学与人工智能结合,有可能改变骨髓评估.
- 克服实施障碍是实现AI在血液病理学中的好处的关键.
- 未来的愿景包括用于骨髓诊断的人工智能辅助和自动化工作流.
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