“`html
Интеграция ИИ в патологию: практические решения и ценность
Вызовы и преимущества
Использование ИИ в клинической патологии сталкивается с ограничениями данных и вопросами прозрачности моделей. Однако алгоритмы ИИ и машинного обучения (ML) демонстрируют значительные преимущества в задачах, таких как сегментация клеток, классификация изображений и прогнозирование прогноза в цифровой патологии.
Практические решения
Исследователи из Стэнфордского университета разработали nuclei.io, цифровую патологическую платформу, интегрирующую активное обучение и обратную связь в реальном времени. Это улучшает создание наборов данных и моделей для различных патологических приложений, обращая внимание на интерпретируемые характеристики стандартного окрашивания H&E.
Результаты и потенциал
Два исследования, использующие nuclei.io, подтвердили его эффективность в помощи патологам при различных задачах. Эти исследования подчеркнули способность платформы улучшать диагностическую точность и эффективность через совместное взаимодействие между патологами и ИИ, демонстрируя ее потенциал в различных клинических задачах.
Применение в практике
Платформа nuclei.io также использовалась для аннотирования данных, визуализации изображений и облегчения сотрудничества между патологами и ИИ. Она ускоряет итерацию алгоритмов ИИ, улучшая точность и прозрачность в сотрудничестве патологов с ИИ.
Заключение
Интеграция ИИ в цифровую патологию обещает более быстрые и точные диагнозы, хотя требуется дальнейшее исследование для совершенствования моделей и их беспрепятственной интеграции в различные клинические среды.
Подробнее о проекте, исследовании и инструменте можно узнать здесь.
Вся заслуга за это исследование принадлежит его авторам.
Не забудьте подписаться на наш Twitter.
Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится и наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit.
“`
