人工智能在组织病理学探险者对在组织病理学中不断发展的人工智能景观的全面分析
Yingrui Ma1, Shivprasad Jamdade1, Lakshmi Konduri1
1School of Cancer and Pharmaceutical Sciences, Stamford St., Franklin Wilkins Building, King's College London, London, UK.
NPJ digital medicine
|March 13, 2025
概括
组织病理学中的AI加速了癌症诊断和生物标志物发现. 该HistoPathExplorer工具评估AI性能,并指导数字病理学技术的临床翻译.
科学领域:
- 计算病理学计算病理学
- 医学的人工智能 (AI)
- 数字病理学数字病理学
背景情况:
- 人工智能和数字病理学为癌症诊断,治疗和生物标志物发现提供了变革性的潜力.
- 在基因病理学中理解深度学习方法对于推进人工智能技术至关重要.
- 目前在组织病理学中的人工智能应用需要对临床翻译进行系统的评估.
研究的目的:
- 开发一个交互式在线资源,AI in Histopathology Explorer (HistoPathExplorer),用于评估AI在组织病理学中.
- 为了使用户能够分析AI性能,识别影响因素,并探索临床翻译.
- 引入一个质量指数来评估公布的AI研究的方法严格性.
主要方法:
- 开发一个带有智能工具的交互式仪表板 (HistoPathExplorer).
- 包括一个质量指数来评估AI方法描述的全面性.
- 实时数据呈现AI应用在特定的临床任务在他的病理学.
主要成果:
- HistoPathExplorer提供了一个全面的AI概述在他的病理学景观.
- 该平台有助于分析AI性能指标和翻译因素.
- 一个定义的质量指数有助于评估AI研究的方法质量.
结论:
- HistoPathExplorer是数字病理学研究人员和利益相关方的宝贵资源.
- 该工具强调了人工智能在组织病理学方面的关键机遇和挑战.
- 它支持开发更有效的AI方法和临床翻译策略.
