論文の概要: Joining Forces for Pathology Diagnostics with AI Assistance: The EMPAIA Initiative

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09450v1
• Date: Fri, 22 Dec 2023 11:15:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 09:28:05.484480
• Title: Joining Forces for Pathology Diagnostics with AI Assistance: The EMPAIA Initiative
• Title（参考訳）: ai支援による病理診断への協力-empaiaイニシアチブ
• Authors: Norman Zerbe, Lars Ole Schwen, Christian Gei{\ss}ler, Katja Wiesemann, Tom Bisson, Peter Boor, Rita Carvalho, Michael Franz, Christoph Jansen, Tim-Rasmus Kiehl, Bj\"orn Lindequist, Nora Charlotte Pohlan, Sarah Schmell, Klaus Strohmenger, Falk Zakrzewski, Markus Plass, Michael Takla, Tobias K\"uster, Andr\'e Homeyer, Peter Hufnagl
• Abstract要約: EMPAIAは、病理学に人工知能を統合するオープンでベンダー中立のイニシアチブである。 技術的相互運用性の標準、AIテストと製品開発のための推奨、説明可能性の方法を開発しました。 欧米14ヶ所の病理実験室で, 臨床現場におけるAIの使用状況について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.53825862727165
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over the past decade, artificial intelligence (AI) methods in pathology have advanced substantially. However, integration into routine clinical practice has been slow due to numerous challenges, including technical and regulatory hurdles in translating research results into clinical diagnostic products and the lack of standardized interfaces. The open and vendor-neutral EMPAIA initiative addresses these challenges. Here, we provide an overview of EMPAIA's achievements and lessons learned. EMPAIA integrates various stakeholders of the pathology AI ecosystem, i.e., pathologists, computer scientists, and industry. In close collaboration, we developed technical interoperability standards, recommendations for AI testing and product development, and explainability methods. We implemented the modular and open-source EMPAIA platform and successfully integrated 11 AI-based image analysis apps from 6 different vendors, demonstrating how different apps can use a single standardized interface. We prioritized requirements and evaluated the use of AI in real clinical settings with 14 different pathology laboratories in Europe and Asia. In addition to technical developments, we created a forum for all stakeholders to share information and experiences on digital pathology and AI. Commercial, clinical, and academic stakeholders can now adopt EMPAIA's common open-source interfaces, providing a unique opportunity for large-scale standardization and streamlining of processes. Further efforts are needed to effectively and broadly establish AI assistance in routine laboratory use. To this end, a sustainable infrastructure, the non-profit association EMPAIA International, has been established to continue standardization and support broad implementation and advocacy for an AI-assisted digital pathology future.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間で、病理学における人工知能(AI)の手法は大幅に進歩した。 しかし, 臨床診断製品への研究成果の翻訳における技術的, 規制的ハードルや, 標準化されたインターフェースの欠如など, 日常的な臨床実践への統合は遅れている。 オープンでベンダ中立のEMPAIAイニシアチブは、これらの課題に対処する。 本稿では,EMPAIAの成果と教訓について概説する。 EMPAIAは病理AIエコシステムの様々なステークホルダー、すなわち病理学者、コンピュータ科学者、産業を統合する。 緊密なコラボレーションでは、技術的相互運用性標準、AIテストと製品開発のための推奨、説明可能性メソッドを開発しました。 モジュール化されたオープンソースのEMPAIAプラットフォームを実装し、6つの異なるベンダーから11のAIベースの画像分析アプリを統合することに成功した。 ヨーロッパとアジアで14種類の病理実験室で, 臨床現場におけるAIの活用を優先して検討した。 技術開発に加えて、すべてのステークホルダーがデジタル病理とAIに関する情報と経験を共有するためのフォーラムを作りました。 商業的、臨床的、学術的なステークホルダーはempaiaの共通のオープンソースインターフェースを採用することができ、大規模な標準化とプロセスの合理化にユニークな機会を提供する。 日常的な実験室でのAI支援を効果的かつ広く確立するためには、さらなる努力が必要である。 この目的のために、持続可能なインフラである非営利団体EMPAIA Internationalが、標準化を継続し、AI支援デジタル病理の未来に対する幅広い実装と擁護を支援するために設立された。

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