癌症研究和临床试验中的数字病理学成像人工智能:NCI研讨会报告

科学领域:

• 数字病理成像 (DPI) 是指数字病理成像.
• 人工智能 (AI) 在瘤学中
• 医疗器械监管法规 医疗器械监管法规

背景情况:

• 数字病理成像 (DPI) 对于癌症诊断,研究和临床试验至关重要,它结合了大规模图像分析和人工智能.
• 数字病理学 (DP) 工具的监管采用,特别是AI/ML软件作为医疗设备,由于验证数据集的差距,一直很慢.

研究的目的:

• 总结国家癌症研究所关于DPI在癌症研究和临床试验中的挑战和解决方案研讨会的专家意见.
• 确定关键问题并提出推进DPI基础设施和AI集成的实际策略.

主要方法:

• 一个虚拟研讨会召集了病理学,放射学,瘤学,数据科学和监管领域的专家.
• 讨论的重点是数据标准化,非识别,DICOM标准,图像质量,验证,AI应用,临床试验集成和生物银行.

主要成果:

• 确定的主要问题包括数据标准化,图像质量保证,验证策略和监管障碍.
• 提出的解决方案包括采用DICOM等开放标准,利用集中成像门户,并使用可扩展的云平台.

结论:

• 专家的共识强调需要DPI基础设施开发和标准化,以支持AI验证.
• 调整监管和数据共享实践对于通过数字病理学推进精密瘤学至关重要.