質の高い患者ケアを可能にするデジタル病理システム

病理学研究所はデジタル変換を受けており、患者のケアを強化するために革新的な技術を採用しています。デジタル病理システムは、病理学者がデジタルテクノロジーを使用してガラススライドと顕微鏡を使用する代わりにタスクを実行する臨床、教育、および研究のユースケースに影響を与えます。病理学の専門社会は臨床検証ガイドラインを確立しており、米国食品医薬品局は、画像分析や機械学習システムなどの一次診断のためのデジタル病理システムも承認しています。全体のスライド画像、またはデジタルスライドは、顕微鏡上のガラススライドと同様に表示およびナビゲートできます。これらの最新のツールは、病理学者が日常的な臨床活動を実践できるだけでなく、デジタル計算の発見を可能にする可能性があります。病理学における全体のスライド画像の同化臨床ワークフローは、コンピューター支援診断をサポートするために機械学習システムをさらに強化することができます。これらのシステムが提供できる潜在的な濃縮は、病理学の分野では前例のないものです。適切な統合により、これらの臨床意思決定支援システムにより、病理学者は質の高い患者ケアの提供を増やすことができます。このレビューでは、デジタル病理変換プロセス、適用可能な臨床的ユースケース、臨床ワークフローに画像分析と機械学習システムの組み込み、および質の高い患者ケアを提供するための病理学のモダリティをさらに混乱させる可能性のある将来の技術について説明します。

Pathology laboratories are undergoing digital transformations, adopting innovative technologies to enhance patient care. Digital pathology systems impact clinical, education, and research use cases where pathologists use digital technologies to perform tasks in lieu of using glass slides and a microscope. Pathology professional societies have established clinical validation guidelines, and the US Food and Drug Administration have also authorized digital pathology systems for primary diagnosis, including image analysis and machine learning systems. Whole slide images, or digital slides, can be viewed and navigated similar to glass slides on a microscope. These modern tools not only enable pathologists to practice their routine clinical activities, but can potentially enable digital computational discovery. Assimilation of whole slide images in pathology clinical workflow can further empower machine learning systems to support computer assisted diagnostics. The potential enrichment these systems can provide is unprecedented in the field of pathology. With appropriate integration, these clinical decision support systems will allow pathologists to increase the delivery of quality patient care. This review describes the digital pathology transformation process, applicable clinical use cases, incorporation of image analysis and machine learning systems in the clinical workflow, as well as future technologies that may further disrupt pathology modalities to deliver quality patient care.