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Enregistrement W4413251653 · doi:10.3390/diagnostics15161983

From Microscopes to Monitors: Unique Opportunities and Challenges in Digital Pathology Implementation in Remote Canadian Regions

2025· article· en· W4413251653 sur OpenAlexaffabout
Klaudia Nowak, Rajkumar Vajpeyi, Blaise Clarke, Andrew Evans, Charlotte Carment-Baker, Karen Weiser, Mary Martin, Nancy J. Girard, Christine Bruce, George M. Yousef

Notice bibliographique

RevueDiagnostics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAI in cancer detection
Établissements canadiensUniversity of TorontoNorthern CollegeUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelepathologyDigital pathologyWorkflowVirtual microscopyComputer scienceHealth careEconomic shortageWorkforceData scienceTelemedicinePathologyMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objectives: Digital pathology has the potential to revolutionize pathology diagnostics, especially in geo-graphically isolated and underserved regions. By leveraging technology, telepathology, and integration with computer-aided diagnostic tools, digital pathology can improve access to prompt and accurate diagnostics. Methods: Our key steps to implementing digital pathology and transitioning operations to a digital network are assessing existing infrastructure, identifying gaps in connectivity and resources, and creating a workflow tailored to the needs of the healthcare system. Results: We present an approach of implementing digital pathology in Timmins, Northern Ontario, Canada, focusing on addressing regional disparities and the improvements that come alongside utilizing digital pathology. Our results show that digital pathology can provide prompt, efficient and better-quality diagnostic services to rural and un-deserved areas, improving patient care and outcomes. It also represents a cost-effective option with savings from eliminating travel costs, courier costs and additional operational efficiencies. Conclusions: Implementing digital pathology in rural settings presented with challenges related to infrastructure, technical abilities, workforce readiness, cost and other aspects involved in transitioning from traditional microscopy to a fully digital pathway. Digital pathology systems can help ensuring seamless data flow and improving overall healthcare delivery. Telepathology also allows pathologists to provide diagnostic services from a distance, which is particularly beneficial in areas with a shortage of pathologists.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,700

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0130,004
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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