[免费和内部人工智能工具的实施:数字病理学工作流程中的经验和例子]
Arnaud Uguen1, Marion Le Rochais1, Glen Le Flahec2
1CHU de Brest, service d'Anatomie et Cytologie Pathologiques, Brest F-29220, France; Université de Brest, Inserm, CHU de Brest, LBAI, UMR1227, Brest, France.
Annales de pathologie
|September 24, 2025
概括
数字病理学中的人工智能 (AI) 提供了诊断方面的进步. 通过在病理学家监督下实施免费的内部人工智能工具,提高了采用率,并解决了工作流需求.
科学领域:
- 数字病理学数字病理学
- 医疗图像分析 医学图像分析
- 人工智能 (AI) 是一种人工智能.
背景情况:
- 人工智能已经准备好改变病理学实践和诊断.
- 将人工智能集成到临床数字病理学工作流程中,在工具实施和实用性方面提出了挑战.
- 病理学家面临的问题是AI工具在诊断过程中的作用.
研究的目的:
- 介绍在数字病理学工作流程中实现免费和内部人工智能工具的经验.
- 探索采用人工智能技术的战略,以解决病理学家的诊断需求,而无需数据或资金限制.
主要方法:
- 利用QuPath软件及其扩展用于AI模型实现.
- 将免费和内部的人工智能工具集成到数字病理学工作流中.
- 强调持续的病理学家对人工智能模型性能进行审查.
主要成果:
- 展示了在数字病理学中使用免费和内部人工智能工具的可行性.
- 展示了QuPath软件作为实现此类工具的平台.
- 强调了病理学家参与人工智能整合的重要性.
结论:
- 免费和内部的人工智能工具,当与病理学家监督适当使用时,可以促进AI在数字病理学中的采用.
- 这种方法提供了一种灵活的策略,可以满足诊断需求,而不需要商业软件的限制.
- 成功的整合取决于人工智能诊断模型的仔细选择和持续评估.
关键词:
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