Browser-based Data Annotation, Active Learning, and Real-Time Distribution of Artificial Intelligence Models: From Tumor Tissue Microarrays to COVID-19 Radiology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Artificial intelligence (AI) is fast becoming the tool of choice for scalable and reliable analysis of medical images. However, constraints in sharing medical data outside the institutional or geographical space, as well as difficulties in getting AI models and modeling platforms to work across different environments, have led to a "reproducibility crisis" in digital medicine. METHODS: This study details the implementation of a web platform that can be used to mitigate these challenges by orchestrating a digital pathology AI pipeline, from raw data to model inference, entirely on the local machine. We discuss how this federated platform provides governed access to data by consuming the Application Program Interfaces exposed by cloud storage services, allows the addition of user-defined annotations, facilitates active learning for training models iteratively, and provides model inference computed directly in the web browser at practically zero cost. The latter is of particular relevance to clinical workflows because the code, including the AI model, travels to the user's data, which stays private to the governance domain where it was acquired. RESULTS: We demonstrate that the web browser can be a means of democratizing AI and advancing data socialization in medical imaging backed by consumer-facing cloud infrastructure such as Box.com. As a case study, we test the accompanying platform end-to-end on a large dataset of digital breast cancer tissue microarray core images. We also showcase how it can be applied in contexts separate from digital pathology by applying it to a radiology dataset containing COVID-19 computed tomography images. CONCLUSIONS: The platform described in this report resolves the challenges to the findable, accessible, interoperable, reusable stewardship of data and AI models by integrating with cloud storage to maintain user-centric governance over the data. It also enables distributed, federated computation for AI inference over those data and proves the viability of client-side AI in medical imaging. AVAILABILITY: The open-source application is publicly available at , with a short video demonstration at .
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle