Najnowsze trendy i zmiany paradygmatów w branży patologii cyfrowej

Podsumowanie

W dobie medycyny spersonalizowanej, w której lekarze i firmy farmaceutyczne starają się zapewnić każdemu pacjentowi zindywidualizowaną terapię na podstawie jego profilu biomarkerów, również firmy zajmujące się patologią cyfrową zdały sobie sprawę, że podejście „jeden rozmiar dla wszystkich” nie jest najlepszym modelem dla patologów. Każda instytucja ma swój własny, specyficzny tok pracy i własne wyzwania, a stworzenie jednego produktu dla wszystkich nie jest możliwe. Rozwiązania przeznaczone dla patologii diagnostycznej różnią się od tych dla patologii toksykologicznej lub używanych w pracy naukowej.

Aby lepiej odpowiedzieć na potrzeby klientów, konieczna była zmiana paradygmatów w branży patologii cyfrowej. W ostatnim czasie miały miejsce następujące zmiany:

1. Firmy zajmujące się analizą obrazu zastąpiły klasyczne, manualnie kodowane algorytmy nowymi, elastycznymi metodami uczenia głębokiego.
2. Coraz więcej firm dostarcza oprogramowanie jako usługę (Saas), zamiast tradycyjnego oprogramowania instalowanego na komputerze.
3. Aby umożliwić użytkownikom, którzy nie posiadają komputerów o wystarczającej mocy obliczeniowej w swoim laboratorium, skuteczne korzystanie z modeli uczenia głębokiego, firmy oferują teraz możliwości przetwarzania danych w chmurze oraz interfejsy użytkownika oparte na chmurze i dostępne przez przeglądarkę internetową.
4. Firmy, zamiast projektować oprogramowanie, które podejmuje decyzje za patologów, opracowują teraz systemy wspomagania ich decyzji, w których patolodzy mają ostatnie zdanie i mogą zaakceptować lub odrzucić wyniki sugerowane przez oprogramowanie.
5. Oprogramowanie do cyfrowej patologii i analizy obrazu staje się coraz bardziej przyjazne dla użytkownika.

Wyżej wymienione zmiany podejścia dostawców rozwiązań patologii cyfrowej wraz ze zwróceniem szczególnej uwagi na potrzeby użytkowników i ścisłą współpracę z nimi w celu ulepszenia istniejących produktów promują coraz bardziej spersonalizowaną patologię cyfrową, w której najnowocześniejsze metody widzenia komputerowego i analizy obrazu mogą być wykorzystywane elastycznie i stosowane do rozwiązywania różnych problemów patologicznych i naukowych.