11 juli 2025
Geïntegreerd beeldbeheer, kunstmatige intelligentie (AI) en rapportagesystemen hebben een revolutie teweeggebracht in de praktijk van diagnostische pathologie. In dit artikel introduceren we FlexLIS, een state-of-the-art systeem dat AI in staat stelt pathologen te helpen bij het uitvoeren van histopathologische beeldbeoordelingen en het genereren van diagnostische rapporten.
Ons onderzoek richt zich op het ontwikkelen van een nieuw platform, dat een pathologie-informatiesysteem, een beeldbeheersysteem en kunstmatige intelligentie integreert met geavanceerde moderne pathologie. De vraag die NovinoAI probeert te beantwoorden is of zo'n platform kan worden ontwikkeld, gebruikt in de pathologiepraktijk, onderzoek en onderwijs. Technologieën omvatten computerengineering, digitaal scannen, computationele pathologie en AI-modeltraining. Een van de belangrijkste uitdagingen is de beschikbaarheid van een platform, waarmee AI kan worden geïntegreerd en taken op een naadloze manier kan worden uitgevoerd. We laten zien dat een geïntegreerd platform met de gewenste nauwkeurigheid kan worden ontwikkeld en gebruikt in de pathologiepraktijk, het onderzoek en het onderwijs. We blijven meer AI-modellen ontwikkelen, inclusief basismodellen voor toekomstig onderzoek.
[Verteller] Open om te beginnen een webbrowser en navigeer naar de prod FlexLIS-website. Voer het e-mailadres van de vooraf geregistreerde gebruiker in en klik op doorgaan om door te gaan. Er wordt een e-mail gestuurd naar het geregistreerde adres. Ga naar de e-mailinbox en klik op de meegeleverde aanmeldingslink om toegang te krijgen tot het venster van de toetredingslijst. Schakel nu de stroom van de digitale scanner in en plaats de eerder gebrandschilderde glasplaat in de scanner. Druk op de startknop om te beginnen met het scannen van de glasplaat. De gescande afbeeldingen worden automatisch geüpload naar het systeem via een directe interface en verschijnen gerangschikt in hoofdletterformaat, vergelijkbaar met een diabak van een patholoog. Bekijk in het venster Toetredingslijst de lijst met toegewezen aanvragen en de bijbehorende dia-afbeeldingen in het venster voor het controleren van afbeeldingen. Klik in het venster met de toetredingslijst op de pijl-omlaag naast de behuizing met het label PN 2404 om vlekken te onthullen die door personeel en AI zijn besteld, zoals pin vier. Een groene stip op het microscooppictogram geeft aan dat de AI-analyse is voltooid. Een gele stip geeft aan dat ASAP is gedetecteerd door AI op deze dia. De beoordeelde gereed totaalwaarden tonen het aantal afbeeldingscategorieën. Een uitroepteken na het afbeeldingsnummer geeft kwaliteitsproblemen aan, zoals ontbrekende of wazige afbeeldingen. Klik vervolgens op het gebruikerspictogram naast geval PN 2404 om het beoordelingsvenster van de patholoog te openen en bekijk de overzichtstabel van het monster, waarin alle monsters alfabetisch worden vermeld. Bekijk door AI gegenereerde resultaten voor elk monster, inclusief diagnose zoals goedaardige HG-pin, zo snel mogelijk of kanker, samen met beschrijvingen zoals Gleason-scores, tumorlengte en graadgroep. Onderzoek vervolgens de kleurgecodeerde diagnosecategorieën, met kanker in rood, zo snel mogelijk in oranje, HG-speld in groen en goedaardig in zwart. Klik nu op het microscooppictogram om het venster voor het beoordelen van de afbeelding te openen en de bijbehorende dia-afbeelding te bekijken. Bekijk de AI-annotaties met rode markeringen die kanker markeren en groene markeringen die Gleason vier laten zien. Klik op C om afbeelding C weer te geven, klik vervolgens op D om afbeelding D weer te geven, enzovoort. Klik ten slotte op het AI-feedbackpictogram om de gedetailleerde AI-analyse-uitvoer te bekijken. Het AI-model voor de detectie van prostaatkanker behaalde een nauwkeurigheid van 97% met een precisie van 96%, een gevoeligheid van 98%, een specificiteit van 96% en een F1-score van 97%. Het AI-ondersteunde histopathologiesysteem annoteerde nauwkeurig Gleason drie, Gleason vier en Gleason vijf regio's op prostaatbiopsieglaasjes, met behulp van een kleurgecodeerde maskeroverlay. Het AI-systeem extraheerde automatisch belangrijke pathologische statistieken, waaronder tumorlengte, percentage, Gleason-scores en cijfergroep uit de prostaatbiopsie. Het op AI gebaseerde urinecytologiemodel identificeerde automatisch diagnostisch significante cellen, waaronder hooggradig urotheelcarcinoom, atypische cellen en verdachte cellen, elk omlijnd met kleurgecodeerde vakken.
Dit artikel introduceert FlexLIS, een geavanceerd platform dat kunstmatige intelligentie (AI) integreert met pathologie-informatiesystemen en beeldbeheer. Het systeem is bedoeld om histopathologische beeldbeoordelingen te verbeteren en diagnostische rapportage te stroomlijnen.
De integratie van AI-gestuurde beeldanalyse met pathologie-informatie- en beeldmanagementsystemen pakt een kritiek knelpunt aan in de workflows van de digitale pathologie. Deze functionaliteit verhoogt de diagnostische precisie, standaardiseert de rapportage en ondersteunt schaalbare, reproduceerbare pathologische beoordelingen binnen zowel fundamenteel als translationeel onderzoek. Het vermogen van het platform om kwantitatieve pathologiemetrieken te automatiseren en reviewprocessen te stroomlijnen, maakt het tot een herbruikbaar bedrijfsactivum voor biopharma R&D-portfolio's.
Dit geïntegreerde systeem slaat een brug binnen de digitale pathologie, van vroege ontdekking tot translationeel en preklinisch onderzoek, ter ondersteuning van lead-identificatie en besluitvorming op basis van biomarkers.