Large scale implementation of DP for clinical diagnoses: experience, challenges, and lessons learned
Notice bibliographique
Résumé
Implementing DP on a large scale is a complex, multi-dimensional process that requires strategic planning, technological adaptation, and change management. We provide a detailed account of the full-scale implementation of DP at the University Health Network (UHN), a multi-site tertiary clinical center in Canada, highlighting practical lessons learned, ongoing challenges, and mitigation strategies. A phased implementation approach was adopted, involving pre-implementation planning, procurement, infrastructure development, and optimized validation protocols. Significant focus was placed on technical considerations, including system interoperability, storage capacity, and image quality. Procurement was structured to ensure vendor neutrality and long-term sustainability.A critical component of the implementation was "change management", addressing resistance to change through extensive training, real-time troubleshooting, utilizing "super users" as change champions. Attention was paid to pathologist office configuration. A dual workflow model, with simultaneous access to both glass and digital slides, facilitated smoother transition. As of this writing all histopathology H&E cases and tissue hematopathology are being scanned. Efforts to implement digital liquid hematopathology and cytopathology are ongoing. The financial implications of DP implementation were evaluated, including direct and indirect costs. While initial investments in scanners, storage, and software infrastructure were substantial, long-term savings are anticipated through increased efficiency, reduced physical slide storage, enhanced workload distribution and the integration of AI-based tools. Continuous monitoring and feedback were established to assess system performance and address emerging challenges. Scalability and future applications of DP remain a priority. The adoption of AI-driven pathology tools, remote diagnostics, and cross-institutional data sharing are anticipated to further enhance the value of DP. UHN's experience underscores the importance of a structured, multidisciplinary approach to DP implementation. Our experience offers a realistic and evolving roadmap for institutions considering DP adoption. We provide practical guidance, highlight persistent challenges and emphasize the importance of continuous evaluation and adaptation.
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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 | 0,021 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».