Digital Pathology and Artificial Intelligence Applied to Nonclinical Toxicology Pathology—The Current State, Challenges, and Future Directions

数字化病理学 工作流程 心灵感应学 协调 可交付成果 互操作性 计算机科学 病理 医学物理学 医学 数据科学 人工智能 系统工程 工程类 医疗保健 远程医疗 数据库 经济增长 操作系统 物理 经济 声学
作者
Gabriele Pohlmeyer-Esch,Charles Halsey,Julie Boisclair,Sripad Ram,Sarah Kitz,Brian L. Knight,Pierre Moulin,Anna-Lena Frisk
出处
期刊:Toxicologic Pathology [SAGE Publishing]
卷期号:53 (6): 516-535
标识
DOI:10.1177/01926233251340622
摘要

Advancements in digital pathology and artificial intelligence (AI) have enormous transformative potential for nonclinical toxicologic pathology and are already changing the ways in which pathologists work. However, due to the rapid evolution of digital pathology and AI, the toxicologic pathology community would benefit from an update on these advancements, which can be used to aid drug development. Here we identify key articles published on the use of digital pathology and AI in the field and provide current regulatory statuses and guidelines. For digital pathology, we outline the requirements for equipment, validation processes, workflows, and archiving. Challenges to achieve system interoperability and to establish harmonization through Digital Imaging and Communications in Medicine compatibility are also discussed. For AI, we highlight considerations for model development, including the determination of ground truth, problems that may arise due to bias, and how the accuracy and precision of AI algorithms can be assessed. Finally, we discuss the challenges and potential for AI-assisted toxicologic pathology, picturing a future where technology and scientific expertise work hand-in-hand to improve the quality and efficiency of nonclinical drug safety evaluation. This publication is a deliverable of the European Innovative Medicines Initiative 2 Joint Undertaking, “Bigpicture.”
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
2秒前
2秒前
整齐的灵雁完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
喜悦发布了新的文献求助10
3秒前
迷人的芷珍完成签到 ,获得积分10
4秒前
万能图书馆应助Qinghen采纳,获得10
4秒前
MA完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
超级送终发布了新的文献求助10
5秒前
娜娜发布了新的文献求助10
5秒前
jingcheng完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
大妙妙发布了新的文献求助10
6秒前
咖啡续命发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
gsgg完成签到 ,获得积分10
7秒前
Hhhhhhh发布了新的文献求助10
7秒前
meina发布了新的文献求助10
7秒前
好运来发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
btsforever完成签到,获得积分20
9秒前
卢西发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
科研通AI6.4应助lililidada采纳,获得10
10秒前
认真幼萱发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
ktkt发布了新的文献求助30
10秒前
11秒前
11秒前
12秒前
慕青应助喜悦采纳,获得10
12秒前
SciGPT应助张小闲采纳,获得10
13秒前
斯文败类应助meina采纳,获得10
13秒前
咖啡续命完成签到,获得积分10
13秒前
随机刷新的小白完成签到,获得积分10
14秒前
Tinker发布了新的文献求助10
14秒前
打打应助娜娜采纳,获得10
14秒前
14秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Reading and Understanding Health Research 500
Social Skills Improvement System-Rating Scales--Chinese Version 500
Dynamische Polarisation von H-1 und B-11 in (CH-3)-3NBH-3 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7250652
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8873440
关于积分的说明 18728039
捐赠科研通 6930405
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3199195
关于科研通互助平台的介绍 2374239
邀请新用户注册赠送积分活动 2173869