The use of digital pathology and image analysis in clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
Digital pathology and image analysis potentially provide greater accuracy, reproducibility and standardisation of pathology-based trial entry criteria and endpoints, alongside extracting new insights from both existing and novel features. Image analysis has great potential to identify, extract and quantify features in greater detail in comparison to pathologist assessment, which may produce improved prediction models or perform tasks beyond manual capability. In this article, we provide an overview of the utility of such technologies in clinical trials and provide a discussion of the potential applications, current challenges, limitations and remaining unanswered questions that require addressing prior to routine adoption in such studies. We reiterate the value of central review of pathology in clinical trials, and discuss inherent logistical, cost and performance advantages of using a digital approach. The current and emerging regulatory landscape is outlined. The role of digital platforms and remote learning to improve the training and performance of clinical trial pathologists is discussed. The impact of image analysis on quantitative tissue morphometrics in key areas such as standardisation of immunohistochemical stain interpretation, assessment of tumour cellularity prior to molecular analytical applications and the assessment of novel histological features is described. The standardisation of digital image production, establishment of criteria for digital pathology use in pre-clinical and clinical studies, establishment of performance criteria for image analysis algorithms and liaison with regulatory bodies to facilitate incorporation of image analysis applications into clinical practice are key issues to be addressed to improve digital pathology incorporation into clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,073 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».