論文の概要: Artificial Intelligence for Digital and Computational Pathology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06148v1
- Date: Wed, 13 Dec 2023 00:22:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-22 13:05:58.361449
- Title: Artificial Intelligence for Digital and Computational Pathology
- Title(参考訳): デジタル・計算病理学のための人工知能
- Authors: Andrew H. Song, Guillaume Jaume, Drew F.K. Williamson, Ming Y. Lu,
Anurag Vaidya, Tiffany R. Miller, Faisal Mahmood
- Abstract要約: 組織スライドのデジタル化の進展と人工知能の急速な進歩は、計算病理学の分野を加速させた。
本総説では, クリニカルエンドポイントの予測手法の進歩を概説する。
これらの開発が臨床の自動化と新しいバイオマーカーの発見を可能にしている点を強調している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.255348228685682
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Advances in digitizing tissue slides and the fast-paced progress in
artificial intelligence, including deep learning, have boosted the field of
computational pathology. This field holds tremendous potential to automate
clinical diagnosis, predict patient prognosis and response to therapy, and
discover new morphological biomarkers from tissue images. Some of these
artificial intelligence-based systems are now getting approved to assist
clinical diagnosis; however, technical barriers remain for their widespread
clinical adoption and integration as a research tool. This Review consolidates
recent methodological advances in computational pathology for predicting
clinical end points in whole-slide images and highlights how these developments
enable the automation of clinical practice and the discovery of new biomarkers.
We then provide future perspectives as the field expands into a broader range
of clinical and research tasks with increasingly diverse modalities of clinical
data.
- Abstract(参考訳): 組織スライドのデジタル化の進展とディープラーニングを含む人工知能の急速な進歩は、計算病理学の分野を加速させた。
この分野は、臨床診断を自動化し、患者の予後と治療に対する反応を予測し、組織画像から新しい形態的バイオマーカーを見つけるという大きな可能性を秘めている。
これらの人工知能ベースのシステムのいくつかは、現在臨床診断を支援するために承認されているが、技術上の障壁は、広く臨床採用され、研究ツールとしての統合のために残っている。
本総説は, 臨床検査の自動化と新しいバイオマーカーの発見を両立させる手法として, 臨床の終点予測の方法論的進歩を概説するものである。
そして、この分野がより多様な臨床データのモダリティを持つ幅広い臨床および研究タスクに展開するにつれて、将来的な展望を提供する。
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