计算病理学的注释实践:欧洲数字和整合病理学会 (ESDIP) 调查 调查 调查
Diana Montezuma1, Sara P Oliveira2, Yuri Tolkach3
1European Society of Digital and Integrative Pathology (ESDIP), Lisboa, Portugal; Research & Development Unit, IMP Diagnostics, Porto, Portugal; Cancer Biology and Epigenetics Group, Research Center of Portuguese Oncology Institute of Porto/RISE@Research Center of Portuguese Oncology Institute of Porto (Health Research Network), Portuguese Oncology Institute of Porto/Porto Comprehensive Cancer Centre Raquel Seruca, Porto, Portugal.
在数字病理学中开发可靠的人工智能 (AI) 算法需要高质量的注释数据. 一项欧洲调查确定了对注释实践的挑战和需求,以推动AI在计算病理学中的发展.
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:
- 人工智能算法有望提高数字病理学的诊断准确性和精准医学.
- 可靠的AI开发取决于对细致注释的数据集的访问,需要病理学家和计算机科学家之间的合作.
- 目前的注释过程在标准化和可扩展性方面面临重大挑战,影响数据质量和一致性.
研究的目的:
- 评估数字病理学中注释实践的当前情况.
- 确定关键需求和可采取行动的领域,以改善人工智能开发的数据注释.
- 为参与编制计算机病理学注释数据的利益相关者提供见解.
主要方法:
- 欧洲数字和综合病理学会 (ESDIP) 科学委员会进行了一项全面的国际调查.
- 该调查的重点是了解当前的注释实践和现场挑战.
- 对调查结果进行了分析和总结,以确定需要改进的关键领域.
主要成果:
- 该调查揭示了标注过程的标准化和可扩展性的重大挑战.
- 缺乏一致的数据质量和可比性被认为是主要障碍.
- 在注释中强调了需要特别注意的特定领域.
结论:
- 解决注释中确定的挑战对于推进AI在计算病理学方面至关重要.
- 标准化和协作是产生高质量,可泛化AI算法的关键.
- 调查结果为所有利益相关者提供了有价值的见解,以改善数据准备和实地验证.
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