Yöntem makalesi

Entegre bir patoloji görüntü yönetimi, yapay zeka ve raporlama sisteminin tanıtılması

DOI:

10.3791/68270

⸱

11 Temmuz 2025

 ,  ,  , 
1NovinoAI, 2Department of Veterans Affairs, New York Harbor Healthcare System

Bu makalede

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Entegre görüntü yönetimi, yapay zeka (AI) ve raporlama sistemleri, tanısal patoloji uygulamasında devrim yarattı. Bu yazıda, yapay zekanın patologlara histopatolojik görüntü değerlendirmeleri yapmada ve tanı raporları oluşturmada yardımcı olmasını sağlayan son teknoloji bir sistem olan FlexLIS'i tanıtıyoruz.

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Elektronik raporlama sistemlerinin (LIS), görüntü yönetim sistemlerinin (IMS) ve yapay zeka modellerinin geliştirilmesi, patoloji uygulamalarında devrim yaratmıştır. Gelişmiş IMS ve gelişmiş yapay zeka algoritmalarını entegre eden bu sistemler, tanılama sürecini daha da kolaylaştırarak daha kesin ve verimli tanılamalar sağlar. FlexLIS, görüntü analizi için yapay zeka modellerini bir araya getiren ve yapay zeka tarafından oluşturulan sonuçları kapsamlı patoloji raporlarına dönüştüren son teknoloji bir dijital patoloji yazılımıdır. Yapay zeka ile entegre edilen bu sistem aynı zamanda kalite kontrolünü (QC) destekleyebilir, zorlu vakalar için özel boyalar sipariş edebilir ve konsültasyonları kolaylaştırabilir. Sonuç olarak, patologların tanısal doğruluğunu ve iş akışını iyileştirme potansiyeline sahiptir. Bu yazıda, patologlar için slayt görüntülerini gözden geçirmek ve patoloji raporları oluşturmak için yazılımın nasıl kullanılacağına dair kısa bir protokol sunuyoruz. Ayrıca, platformun klinik uygulamalardaki çok yönlülüğünü ve etkisini sergileyerek, prostat iğne çekirdeği biyopsisi ve idrar sitolojisi yoluyla mesane kanseri taraması kullanarak prostat kanseri teşhisindeki uygulamasını tartışıyoruz.

Giriş

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Tanısal patoloji, hastalardan elde edilen dokuların incelenmesi ile hastalıkların tanısını koyan önemli bir tıp uzmanlık alanıdır. Doku örnekleri işlenir ve ince doku kesitleri cam slaytlara yerleştirilir, bunlar daha sonra hematoksilen ve eozin (H & E) gibi kimyasallarla boyanır. Geleneksel olarak, patologlar mikroskop altında cam slaytlar üzerindeki lekeli dokuyu inceler ve bilgisayar yazılımı, yani laboratuvar bilgi sistemleri (LIS; Şekil 1A). Son on yılda, dijital patoloji yavaş yavaş patoloji pratiğine girmiştir ve burada cam slaytlar, bütün bir slayt görüntüsü (WSI) üretmek için cam slaytın taranmasıyla sayısallaştırılmıştır1. Patologların tanı koymak için yalnızca bir görüntü yönetim sistemi (IMS) kullanarak slayt görüntülerini incelemeleri gerekir, bu da patoloji pratiğinin iş akışını önemli ölçüde etkiler (Şekil 1B). Daha yakın zamanlarda, sayısallaştırılmış histopatoloji görüntülerinin derin makine öğrenimine sahip yapay zeka (AI), patologların tanısal doğruluğunu ve verimliliğini artırmak için potansiyel bir fırsat sunmaktadır 1,2.

LIS, IMS ve patoloji AI'nın farklı zaman dilimlerinde tanıtılması ve geliştirilmesi nedeniyle, bu sistemler farklı satıcılar tarafından sağlanır ve bağımsız olarak çalışır. Şu anda, patologlar iki ayrı sistemle çalışmak zorundadır, yani tanıları raporlamak için LIS ve görüntüleri incelemek için IMS1. Ayrıca, mevcut yapay zeka modelleri IMS ile daha iyi çalışacak şekilde tasarlanmıştır, ancak LIS3 ile çalışmayacak şekilde tasarlanmıştır. LIS, IMS ve yapay zekanın uyumsuzluğu, rutin patoloji pratiğinde dijital patoloji ve yapay zeka modellerinin geliştirilmesini ve uygulanmasını önemli ölçüde etkiler. Yapay zekanın IMS'deki görüntüleri inceleyebilmesi ve LIS'te patoloji raporları oluşturabilmesi için LIS ve IMS'yi birleştiren entegre bir sisteme sahip olmak ideal ve önemlidir.

Bu nedenle, patologların her zaman ve her yerde görüntülere erişmesine ve rapor yayınlamasına olanak tanıyan bulut tabanlı, entegre bir LIS/IMS/AI sistemi geliştirmek hedefimizdir. Ayrıca, yapay zeka modelleri IMS ve LIS arasında sorunsuz bir şekilde etkileşime girer, böylece IMS'deki görüntülerin yapay zeka değerlendirmesinin sonuçları otomatik olarak LIS'deki patoloji raporlarına aktarılabilir. Patologların yalnızca IMS'deki görüntüyü gözden geçirmesi ve manuel giriş olmadan LIS'deki tanıyı doğrulaması gerekir. Bu makalede, patologların FlexLIS kullanmaları için protokolü sunuyoruz ve mesane kanseri taraması için prostat kanseri teşhisi ve idrar sitolojisinde yapay zeka destekli görüntü analizi ve raporlamasının gerçek dünyadaki uygulamalarını gösteriyoruz.

Protokol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

FlexLIS, Sağlık Sigortası Taşınabilirlik ve Sorumluluk Yasası (HIPAA) dahil olmak üzere veri gizliliği standartlarına ve düzenleyici çerçevelere sıkı sıkıya bağlı kalınarak tasarlanmıştır. Sistem içinde işlenen tüm hasta verileri, endüstri standardı protokoller kullanılarak hem istirahatte hem de aktarım sırasında şifrelenir.

1. Hesap kurulumu

  1. Web tarayıcısını açın. Devam yazın (Şekil 2). Kullanıcıya bir e-posta gönderilir.
  2. E-postaya gidin ve Katılım Listesi penceresini açacak olan Oturum açma bağlantısını tıklayın (Şekil 3).

2. Cam slaytların sayısallaştırılması

  1. Dijital tarayıcının gücünü açın ve önceden vitray slaytları (yani hematoksilen ve eozin) tarayıcıya yükleyin.
  2. Cam slaytları taramaya başlamak için Başlat'a basın. Görüntüler doğrudan arayüz ile otomatik olarak sisteme yüklenecek ve patologların genellikle slayt tepsisinde gördüğü gibi bir vaka formatında düzenlenecektir.

3. Veri analizi

  1. Katılım Listesi penceresindeki vakaların listesine (Şekil 3 ve Şekil 4) ve Görüntü İnceleme penceresindeki ilgili resimlere (Şekil 5 ve Şekil 6) bakın.
    NOT: Yazılım, kullanıcı kullanılabilirliğini ölçmek için aşağıdaki karşılaştırmaları kullanır: görev başarı oranı, görevde geçirilen süre, hata oranı, görev başına eylem sayısı, sistem kullanılabilirlik ölçeği (SUS) ve kullanıcı çalışmaları ve görüşmeler yoluyla kullanıcı memnuniyeti. Datadog'u gerçek zamanlı kullanıcı izleme (RUM) ve uygulama hatalarını izlemek için kullanıyoruz.
  2. Katılım Listesi penceresinde, kullanıcı atanan vakaların listesini görür (Şekil 3C). Personel ve yapay zeka tarafından sipariş edilen lekeleri görmek için kasanın önündeki aşağı ok düğmesine (PN24-00004) tıklayın (bu durumda PIN4). Mikroskop simgesindeki yeşil nokta, AI analizinin tamamlandığını gösterir (Şekil 2C). Katılım numarasının önündeki kırmızı nokta, görüntüde AI tarafından tespit edilen kanseri gösterir (Şekil 2C). İncelenen/Hazır/Toplam, her kategorideki toplam görüntü sayısını gösterir. Bu ! görüntü numarasından sonra gelen işaret, görüntü kalitesinin AI değerlendirmesini gösterir (yani, eksik görüntüler veya bulanık).
  3. PN24-00004 numaralı vakanın önündeki Kullanıcı simgesine tıklayın, bu da kullanıcıyı Patolog İnceleme penceresine getirir (Şekil 4). Tüm numuneler, Numune Özet Tablosunda alfabetik olarak listelenmiştir (Şekil 4B). Kullanıcı, Teşhis (İyi huylu, HGPIN, ASAP, Kanser) ve Açıklama (Gleason skorları, tümör uzunluğu ve derece grubu; Şekil 4B). Kullanıcılar ayrıca AI sonuçlarını bir diyagramda görür (kırmızı-kanser, turuncu-ASAP ve siyah-iyi huylu; Şekil 4B).
  4. Soldaki Mikroskop simgesini B'ye (Şekil 4B) tıklayın, bu da Görüntü İnceleme penceresini açar (Şekil 5). Kullanıcı, ilgili görüntüyü ayrı bir Görüntü İnceleme penceresinde görür (Şekil 5). Kullanıcı ayrıca AI ek açıklamalarını görür, kırmızı vurgular kanseri ve yeşil vurgular Gleason 4'ü gösterir (Şekil 5).
  5. C görüntüsünü görüntülemek için C'ye (Şekil 5A) tıklayın, D görüntüsünü görüntülemek için D'ye tıklayın, vb. AI çıktılarının ayrıntılarını görmek için Şekil 5C'deki AI Geri Bildirimi simgesine tıklayın (Şekil 6).

Sonuçlar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu bölümde, yapay zekanın patologlara görüntüleri değerlendirmede ve tanısal girdiler sağlamada nasıl yardımcı olabileceğini göstermek için iki kullanım örneği sunulmaktadır.

Prostat kanseri teşhisi (Şekil 7): Tümör uzunluğu ve yüzdesi, Gleason skorları (3, 4 ve 5), Gleason 4 ve 5 yüzdesi vb. dahil olmak üzere kanserli prostat biyopsisinin histopatolojik değerlendirmesi. Bu bilgi daha sonra hastaları 4 dereceli gruba (1 ila 4) ayırmak için kullanılır, 4'ü en agresif prostat kanseridir 4,5. Bu bilgilerin patoloji raporunda yer alması gerekmektedir; bu nedenle, yapay zeka destekli patoloji teşhisini göstermek için mükemmel bir örnektir.

Bu örnekte, prostat biyopsisi yapılan cam slaytlar başlangıçta hematoksilen-eozin (H&E) prosedürü ile boyanmıştır. Lekeli slayt daha sonra, tarayıcı bilgisayar ile yazılım arasındaki doğrudan bir arayüz aracılığıyla sisteme yüklenen tam bir slayt görüntüsü (WSI) oluşturmak için sayısallaştırıldı (Şekil 7). Yüklendikten sonra, yapay zeka destekli bir model etiketi işler, numune kaynağı (yani prostat) ve boyama türü (yani H ve E) dahil olmak üzere her varlığı tanımlar ve etiketler. Bu model, görüntünün H&E lekeli bir prostat biyopsisi olup olmadığını belirler. Eğer öyleyse, başka bir yapay zeka tabanlı model görüntüyü analiz eder ve analize dayalı olarak geri bildirim veya çıktılar üretir (Şekil 7A). Bu yapay zeka tabanlı model, patologların küçük tümör alanlarının varlığını doğrulamasına yardımcı olmak için PIN4 immünohistokimyasal boyalarını da ön sipariş verebilir (Şekil 3).

Bu model, deneyimli patologlardan oluşan bir ekip tarafından piksel bazında açıklamalı 1700'den fazla prostat tam slayt görüntüsü (WSI) üzerinde eğitildi. WSI'lerin ek açıklamasını takiben, prostat dokusu karolarını dört kategoriye ayırmak için bir derin öğrenme modeli uygulanır: Benign, Gleason3, Gleason4 ve Gleason5. Şekil 5'te gösterildiği gibi, döşeme tabanlı çıktılar, kanserli bölgeleri vurgulayan bir tam slayt maskesi oluşturmak için toplanır: Kanser (kırmızı), Gleason4 (yeşil) ve Gleason5 (mavi; Şekil 6). Bu maskelere ek olarak, AI modeli prostat WSI için son bir etiket (Kanser veya İyi Huylu) oluşturdu. Bu sınıflandırma, Gleason3, Gleason4 ve Gleason5 alanları, Gleason3, Gleason4 ve Gleason5 maskelerinin kesinliği ve diğer faktörler gibi morfolojik özelliklere dayanmaktadır. Prostat kanserinin tespiti için mevcut prostat modelimizin performansı, model geliştirme veya doğrulama sırasında kullanılmayan bağımsız bir 1.000 WSI seti kullanılarak doğrulandı. Doğrulama kümesindeki her slayt İyi Huylu veya Kanser olarak etiketlenir. Eğitilen model ayrıca açıklandığı gibi her slayda bir etiket atar. Temel doğruluk etiketlerini modelin tahminleriyle karşılaştırarak, Tablo 1'de sunulduğu gibi doğruluk, duyarlılık, özgüllük ve F1 puanı gibi performans ölçümleri hesaplandı. Sonuçlar, eğitilen modelin diğer prostat AI modellerine benzer şekilde performans gösterdiğini göstermektedir6.

Gleason skorlarına ek olarak, AI modeli tümör uzunluğunu ve yüzdesini ve derece grubunu belirleyebilir (Şekil 7). Ayrıca, AI modeli, sağlandığı takdirde NCCN risk grubuna dayalı patoloji ve klinik bilgileri de hesaplayabilir (Şekil 7A). FlexLIS'te AI, tüm teşhis bilgilerini patoloji raporuna yazabilir, böylece patologların bunları rapora manuel olarak girmesine gerek kalmaz (Şekil 7B). Tüm AI süreci arka planda tamamlanmış ve patologlar tarafından görülemese de, AI analiz sonuçları ve aynı görüntü, AI sonuçlarını patoloji raporunda tutmaya veya değiştirmeye karar verebilecek patologlar tarafından görülebilir (Şekil 7B).

Mesane kanseri taraması için idrar sitolojisi: İdrar sitolojisi, mesane kanseri taraması, teşhisi ve izlenmesi için birincil non-invaziv yöntemdir7. İdrar sitolojisi hastaları dört kategoriye ayırır: yüksek dereceli ürotelyal karsinom için negatif, atipik ürotelyal hücreler, yüksek dereceli ürotelyal karsinom için şüpheli ve yüksek dereceli ürotelyal karsinom8. İdrar sitolojisinin gözden geçirilmesi deneyim ve beceri gerektirir ve çok zaman alıcıdır. Bu nedenle yapay zeka destekli idrar sitolojisi taraması yoğun talep edilmektedir. Bu vaka, yapay zeka tarafından tek hücreli bir değerlendirme sunar.

İdrar sitoloji slaytlarının incelenmesi patologlar için emek yoğun ve zaman alıcı bir süreç olabilir. Genellikle samanlıkta iğne aramaya benzeyen nadir, tanısal olarak önemli hücreleri bulmak için geniş alanları titizlikle taramayı ve sık sık yakınlaştırmayı ve uzaklaştırmayı gerektirir. Bu manuel yaklaşım yalnızca önemli ölçüde zaman ve odaklanma gerektirmekle kalmaz, aynı zamanda teşhis yorgunluğuna ve yorumlarda potansiyel değişkenliğe de katkıda bulunur. Bu süreci kolaylaştırmak için, idrar örneklerinde çok çeşitli hücre tiplerini otomatik olarak algılayıp sınıflandırarak patologları desteklemek için FlexLIS'e entegre edilmiş yapay zeka tabanlı idrar sitolojisi modeli geliştirilmiştir. Model aşağıdaki kategorileri tanımlayabilir: HGUC (Yüksek Dereceli Ürotelyal Karsinom hücreleri), şüpheli (maligniteyi düşündüren ancak kesin olarak tanısal olmayan belirgin anormallikleri olan ürotelyal hücreler), atipik ürotelyal hücreler, RBC'ler (Kırmızı Kan Hücreleri), kristaller, lenfositler, polimorf hücreler, polyoma virüsü, renal tübüler hücreler, sperm, skuamöz hücreler, normal ürotelyal hücreler, maya ve diğerleri. Kullanılabilirliği daha da artırmak için, tanısal olarak önemli kategoriler - HGUC, atipik ürotelyal hücreler ve şüpheli olanlar - farklı renkler kullanılarak vurgulanır (Şekil 8), bu da patologların kapsamlı manuel taramaya ihtiyaç duymadan ilgi alanlarına hızla odaklanmalarını sağlar.

Ayrıca, AI modeli, tespit edilen her kategorideki hücre sayısını ölçer ve bu verileri çıktıya sorunsuz bir şekilde entegre eder (Şekil 8). Bu bulgular otomatik olarak patoloji raporuna aktarılır ve patoloğun yalnızca vakayı gözden geçirmeye, doğrulamaya ve sonuçlandırmaya odaklanmasını sağlar. Bu, tanılama verimliliğini büyük ölçüde artırır, manuel iş yükünü azaltır ve raporlar arasında tutarlılığı ve doğruluğu artırır.

figure-results-1

figure-results-2

figure-results-3

figure-results-4

figure-results-5

figure-results-6

figure-results-7

figure-results-8

Tartışma

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

FlexLIS'in başarılı ve doğru bir şekilde uygulanması, süreç içinde analitik öncesi, analitik ve analitik sonrası faktörler olarak tanımlanabilecek birkaç kritik adıma dayanır1. En önemli preanalitik faktör, dijital tarayıcılardan, slayt etiketlerinden ve lekelenmeden etkilenen görüntü kalitesidir. Görüntülerin düşük kalitesi, görüntü değerlendirmesini ve yapay zeka performansını önemli ölçüde etkiler. Analitik faktörler arasında internet hızı, görüntü görüntüleme kalitesi (piksel ve çözünürlük), yazılımın kararlılığı ve kullanıcılar tarafından doğru çalışma yer alır. Analiz sonrası faktörler arasında görüntülerin depolanması ve saklanması, görüntü yedekleme, esneklik, veri güvenliği ve HIPAA uyumluluğu yer alır1. Yazılım, patologlar tarafından patologlar için tasarlandığından, yanlış kullanım da dahil olmak üzere günlük uygulamada karşılaşılan birçok olası analitik hata, bir sonraki adıma geçmeden önce bu hataların düzeltilmesini sağlamak için yazılım tarafından tespit edilebilir ve işaretlenebilir. Örneğin, bir görüntü incelenmezse ve tanı girilmezse (Şekil 4), vaka sonuçlandırılamaz.

Yazılım iş akışını önemli ölçüde kolaylaştırırken, ara sıra ayarlamalar veya sorun giderme gerekli olabilir. Örneğin, yapay zekanın değerlendirmeleri ile patoloğun yorumları arasında tutarsızlıklar ortaya çıkabilir. Bu farklılıklar, görüntü kalitesi, slayt boyama tekniklerindeki farklılıklar veya ilk eğitim veri kümelerinde yeterince temsil edilmeyen nadir tümör tiplerinin ve histopatolojik paternlerin varlığı gibi faktörlerden kaynaklanabilir. Bu zorlukların üstesinden gelmek için, patologların yapay zeka modeline geri bildirim sağladığı bir döngüdeki insan yaklaşımı kullanılır. Bu geri bildirim, modeli yeni ve daha çeşitli eğitim verileriyle periyodik olarak güncellemek, zaman içinde doğruluğunu ve genelleştirilebilirliğini artırmak için kullanılır. Bu, sistemin gerçek dünyadaki klinik deneyime dayalı olarak gelişmeye ve iyileşmeye devam etmesini sağlar.

Her LIS9, IMS ve AI10 sistemi daha önce raporlanmış olsa da, FlexLIS, bildiğimiz kadarıyla daha önce raporlanmamış entegre bir sistem olarak öne çıkıyor. Daha da önemlisi, yapay zeka modelleri de dahil olmak üzere bu entegre sistem, çeşitli patoloji uygulamalarında günlük olarak kullanılmış ve kullanışlılığını ve güvenilirliğini göstermiştir. Böyle bir sistem rutin patoloji laboratuvarlarında kullanılmak üzere tasarlanmıştır, bu nedenle prostat, mesane, meme, akciğer, GI, GYN vb. dahil olmak üzere çeşitli patoloji örneklerinin işlenmesini ve raporlanmasını destekler. Bu sistem, tanısal doğruluğu etkileyebilecek görüntülerdeki artefaktların (bulanık ve eksik doku) algılanması ve işaretlenmesi dahil olmak üzere çeşitli yapay zeka tabanlı kalite kontrol özelliklerini içerir. Son olarak, bu sistem çok esnektir ve her bir laboratuvarın özel ihtiyaçlarına göre uyarlanabilir.

Bu entegre LIS/IMS/AI sisteminin gelecekteki uygulamaları, klinik hizmetler, biyomedikal araştırmalar ve tıp öğrencisi/asistan eğitimi dahil olmak üzere çok geniştir. Kurumsal İnceleme Kurulu tarafından talep edilenler de dahil olmak üzere araştırmada yüksek standartları karşılamayı sağlayan ayrı bir araştırma modülü sunar, örneğin: 1) hastanın kimliğini içeren orijinal slayt etiketini boşaltarak görüntüleri kimliksizleştirin ve yeni bir araştırma kimliği atayın; 2) Slaytları ve vakaları çalışma tasarımının gerektirdiği şekilde sıralayın ve düzenleyin; 3) Veri analizi ve özeti vb. için katılımcıların teşhis ve yorumlarını kaydedin ve izleyin.

Eğitimdeki faydası, devam eden asistan eğitim projemiz11 ile kanıtlanmıştır, bu da AI yardımının asistanların temel histopatolojik özellikleri belirlemedeki doğruluğunu artırabileceğini göstermektedir. Kullanıcı dostu IMS ve sistemdeki çok sayıda görüntü, yapay zeka maskelerine ve ek açıklamalarına kontrol edilebilir erişim, entegre patolojiye özgü ChatGPT özellikleri ve güvenli ve kullanışlı vaka paylaşma yeteneği dahil olmak üzere burada açıklanan yazılım içindeki çeşitli özellikler, onu hem kendi kendine öğrenme hem de mentor rehberliğinde eğitim için yararlı bir platform haline getirir.

Şu anda yazılım, diğer tüm yapay zeka tabanlı görüntü yönetim platformlarıgibi çeşitli sınırlamalar ve zorluklarla karşı karşıyadır 1. Uygulama yapılırken mevcut EMR ile arayüz, depolama ve büyük görüntülerin alınması vb. dahil olmak üzere entegrasyon zorlukları dikkate alınmalıdır. Yapay zeka modellerinin farklı kurumlar, tarayıcılar, boyama protokolleri ve hasta popülasyonları arasında genelleştirilebilirliğinin yanı sıra görüntü artefaktlarına, doku hazırlığı değişkenliğine ve nadir histoloji modellerine duyarlılık, patoloji yapay zeka modelleriyle ilişkili birkaç sınırlamadır. Son olarak, birlikte çalışabilirlik, veri formatlarının, teşhis terminolojisinin ve platforma özgü araçların parçalanması nedeniyle patoloji yapay zeka sistemlerinin bir başka zorluğudur.

Açıklamalar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Yazarlar FlexLIS'in geliştirilmesinde yer almaktadır. LIS/IMS sistemi ve yapay zeka, NovinoAI tarafından geliştirilmiştir ve NovinoAI'ye aittir.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
FlexLIS ProjesiNovino AI

Kaynaklar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Zhang, D. Y., et al. Implementation of digital pathology and artificial intelligence in routine pathology practice. Lab Invest. 104 (9), 102111(2024).
  2. Zhu, M., et al. Artificial intelligence in pathologic diagnosis, prognosis and prediction of prostate cancer. Am J Clin Exp Urol. 12 (4), 200-215 (2024).
  3. Park, S. L., et al. Anatomic pathology laboratory information systems: a review. Adv Anat Pathol. 19 (2), 81-96 (2012).
  4. Epstein, J. I., et al. The 2019 genitourinary pathology society (gups) white paper on contemporary grading of prostate cancer. Arch Pathol Lab Med. 145 (4), 461-493 (2021).
  5. Moses, K. A., et al. NCCN guidelines insights: Prostate cancer early detection, version 1.2023. J Natl Compr Canc Netw. 21 (3), 236-246 (2023).
  6. Bryant, R. J., et al. Local anaesthetic transperineal biopsy versus transrectal prostate biopsy in prostate cancer detection (TRANSLATE): a multicentre, randomised, controlled trial. Lancet Oncol. 21, (2025).
  7. Flaig, T. W., et al. NCCN guidelines insights: Bladder cancer, version 3.2024. J Natl Compr Canc Netw. 22 (4), 216-225 (2024).
  8. Barkan, G. A., et al. The Paris system for reporting urinary cytology: The quest to develop a standardized terminology. J Am Soc Cytopathol. 5 (3), 177-188 (2016).
  9. Sepulveda, J. L., et al. The ideal laboratory information system. Arch Pathol Lab Med. 137 (8), 1129-1140 (2013).
  10. Fu, Q., et al. Design and Implementation of Clinical LIS360 Laboratory Management System Based on AI Technology. Int J Comput Intelligence Syst. 16, 33(2023).
  11. Zhu, M., et al. Artificial Intelligence-Assisted Histopathology As A Training Tool For Residents. Lab Invest. 105 (3), 102736(2025).

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

Dijital PatolojiYapay Zeka PatolojisiPatoloji Raporlama SistemiG r nt Y netim SistemiYZ Model E itimiProstat Kanseri Tespitidrar Sitolojisi TaramasHesaplamal PatolojiDijital Lam Tarama

İlgili makaleler