Integrated Pathology Informatics Enables High-Quality Personalized and Precision Medicine: Digital Pathology and Beyond
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: - The critical role of pathology in diagnosis, prognosis, and prediction demands high-quality subspecialty diagnostics that integrates information from multiple laboratories. OBJECTIVE: - To identify key requirements and to establish a systematic approach to providing high-quality pathology in a health care system that is responsible for services across a large geographic area. DESIGN: - This report focuses on the development of a multisite pathology informatics platform to support high-quality surgical pathology and hematopathology using a sophisticated laboratory information system and whole slide imaging for histology and immunohistochemistry, integrated with ancillary tools, including electron microscopy, flow cytometry, cytogenetics, and molecular diagnostics. RESULTS: - These tools enable patients in numerous geographic locations access to a model of subspecialty pathology that allows reporting of every specimen by the right pathologist at the right time. The use of whole slide imaging for multidisciplinary case conferences enables better communication among members of patient care teams. The system encourages data collection using a discrete data synoptic reporting module, has implemented documentation of quality assurance activities, and allows workload measurement, providing examples of additional benefits that can be gained by this electronic approach to pathology. CONCLUSION: - This approach builds the foundation for accurate big data collection and high-quality personalized and precision medicine.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,007 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».