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Enregistrement W2139858249 · doi:10.1309/w00t-2ca8-mh68-rvdv

Telepathology for Routine Light Microscopic and Frozen Section Diagnosis

2002· article· en· W2139858249 sur OpenAlexaff
Katherine Chorneyko, Ronald Giesler, Deborah Sabatino, Catherine Ross, Francesca V. Lobo, Hafez Shuhaibar, Vicky Chen, Leela Elavathil, Franco DeNardi, Saira Ansari, Samih Salama, Victoria LeBlanc, Geoff Norman, Brian Sheridan, Robert H. Riddell

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Pathology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAI in cancer detection
Établissements canadiensCanadian Blood ServicesMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelepathologyFrozen section procedureNuclear medicineMedicineSignificant differenceMedical diagnosisPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Telepathology (TP) uses telecommunication linkages to electronically capture, store, retrieve, and transmit images to distant sites. We assessed the feasibility of a dynamic real-time TP system for light microscopic (LM) diagnosis of anatomic pathology specimens, including frozen sections. Six pathologists, in 2 separate periods, read a set of 160 retrospectively retrieved slides (80 of which were frozen sections) by TP and LM. Reading times were recorded. Diagnoses were compared with the reference diagnosis (established by a group of 5 independent pathologists) and graded on a scale of 0 to 2 (2, correct; 1, incorrect but no clinical impact; 0, incorrect with clinical impact). Overall, LM was more accurate than TP compared with the reference diagnosis (score, 1.68 vs 1.54). There was no difference in accuracy between frozen section and paraffin-embedded tissue. Intraobserver agreement ranged from 82.5% to 88.2%. The average reading time was 6.0 minutes for TP and 1.4 minutes for LM. During the study, reading time decreased for TP but not for LM. These results show that despite marginally lower accuracy and longer reading times, TP isfeasible for routine light microscopic diagnosis, including frozen sections.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,878
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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