Informatics for practicing anatomical pathologists: marking a new era in pathology practice
Notice bibliographique
Résumé
Informatics can be defined as using highly advanced technologies to improve patient diagnosis or management. Pathology informatics had evolved as a response to the overwhelming amount of information that was available, in an attempt to better use and maintain them. The most commonly used tools of informatics can be classified into digital imaging, telepathology, as well as Internet and electronic data mining. Digital imaging is the storage of anatomical pathology information, either gross pictures or microscopic slides, in an electronic format. These images can be used for education, archival, diagnosis, and consultation. Virtual microscopy is the more advanced form of digital imaging with enhanced efficiency and accessibility. Telepathology is now increasingly becoming a useful tool in anatomical pathology practice. Different types of telepathology communications are available for both diagnostic and consultation services. The spectrum of applications of informatics in the field of anatomical pathology is broad and encompasses medical education, clinical services, and pathology research. Informatics is now settling on solid ground as an important tool for pathology teaching, with digital teaching becoming the standard tool in many institutions. After a slow start, we now witness the transition of informatics from the research bench to bedside. As we are moving into a new era of extensive pathology informatics utilization, several challenges have to be addressed, including the cost of the new technology, legal issues, and resistance of pathologists. It is clear from the current evidence that pathology informatics will continue to grow and have a major role in the future of our specialty. However, it is also clear that it is not going to fully replace the human factor or the regular microscope.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».