Xu hướng chuyển đổi kỹ thuật số trong các phòng thí nghiệm bệnh học

1. Tìm hiểu từ các đại diện của ngành và phòng thí nghiệm về giá trị của việc áp dụng bệnh lý kỹ thuật số
2. Khám phá mức độ dễ dàng triển khai bằng cách xem các ứng dụng mẫu, các biện pháp thực hành tốt nhất và những cân nhắc quan trọng khi chuyển sang quy trình làm việc kỹ thuật số.
3. Hiểu những thay đổi gần đây và tương lai mà bệnh lý kỹ thuật số sẽ mang lại cho phòng thí nghiệm.

Nội dung hội thảo “Xu hướng chuyển đổi kỹ thuật số trong các phòng thí nghiệm bệnh học” như sau:

Sự phát triển của bệnh lý kỹ thuật số – (Olga Cogan, Ph.D)

Vào khoảng những năm 1600, chúng ta đã chứng kiến ​​sự xuất hiện của kính hiển vi và trong 300 năm tiếp theo, chúng ta đã chứng kiến ​​những bước phát triển vượt bậc trong lĩnh vực tạo ảnh nhưng chủ yếu vẫn giữ nguyên phương thức của mẫu, nguồn sáng và độ phóng đại trong đó kính hiển vi, mẫu của bạn và tất cả các nhà nghiên cứu bệnh học của bạn đều phải ở cùng một nơi vào cùng một thời điểm.

Vào khoảng cuối những năm 1900, chúng ta bắt đầu chứng kiến ​​​​sự xuất hiện của việc sử dụng ảnh chụp kính hiển vi mang lại một số mức độ chia sẻ hình ảnh và vào những năm 1980 là sự xuất hiện các phương thức thực hành của bệnh học ở khoảng cách xa; có thể xem lại các tiêu bản từ xa trong tình huống kiểu xem trực tiếp. Phải đến đầu thế kỷ này, chúng ta mới bắt đầu chứng kiến ​​sự xuất hiện của hình ảnh toàn bộ tiêu bản và sự ra đời của bệnh lý kỹ thuật số. Trong 18 năm qua, chúng ta đã chứng kiến ​​sự tiên tiến về mặt công nghệ xung quanh bệnh lý kỹ thuật số trong các giải pháp dành riêng cho bệnh lý kỹ thuật số với phần cứng và phần mềm cũng như trong cơ sở hạ tầng và công nghệ làm nền tảng cho việc triển khai bệnh lý kỹ thuật số; những thứ như tốc độ bộ xử lý và máy chủ sẽ được sử dụng, chi phí lưu trữ liên quan đến việc chứa toàn bộ hình ảnh tiêu bản và hiệu suất của dải tần rộng cũng như khả năng kết nối và tính khả dụng ngày càng tăng. Điều này dẫn chúng ta đến một tình huống mà bệnh lý kỹ thuật số ngày nay kết hợp tất cả các yếu tố quét, quản lý, chia sẻ và giải thích thông tin bệnh lý trong môi trường kỹ thuật số.

Xu hướng thị trường về bệnh lý kỹ thuật số

Khi xem xét một số xu hướng mà chúng ta đang thấy trong lĩnh vực bệnh lý học, chúng tôi nhận thấy sự sụt giảm số lượng các nhà nghiên cứu bệnh học hành nghề được dự đoán sẽ gặp nhiều thách thức trong những năm tới do sự thiết hụt nhân sự để nghiên cứu trong lĩnh vực bệnh học. Người ta dự đoán rằng đến năm 2030, sẽ có sự thiếu hụt ròng gần 6.000 nhà nghiên cứu bệnh học trên toàn thế giới. Nếu thêm nhu cầu ngày càng tăng và liên tục đối với các nhà nghiên cứu bệnh học và các khoa bệnh lý học cùng với sự xuất hiện của các chuyên ngành phụ và sự xuất hiện của các dấu ấn sinh học mới cũng như các phương pháp phát hiện mới, sẽ phải đối mặt với sự thiết nhân lực và cần tính đến các giải pháp đổi mới để hỗ trợ điều đó. Đối với nhiều khoa bệnh lý và giải phẫu vẫn sử dụng các lam kính và hồ sơ giấy, đây có thể là một thách thức lớn khi phải đối mặt với việc vận chuyển các lam kính giữa các chuyên gia khác nhau. Sự dễ vỡ của các lam kính không phù hợp với việc đóng gói và vận chuyển cả về độ an toàn từ góc độ mẫu mà còn cả thời gian cần thiết để vận chuyển các lam kính.

Chiến lược tổng thể của Leica Biosystems

Leica Biosystems xem xét toàn bộ quy trình xử lý bệnh lý bằng cách sử dụng cái nhìn toàn diện về bệnh lý trên toàn hệ thống từ việc cắt bỏ một mảnh mô sinh thiết cho đến đọc tiêu bản và xem xét cách tiếp cận tích hợp đầy đủ về cách cho phép kiểm soát toàn bộ phòng thí nghiệm thông qua CNTT tích hợp giải pháp và quản lý các bước khác nhau trong suốt quy trình để đảm bảo tiêu chuẩn hóa và chất lượng, cuối cùng mang lại một bản kính hoàn hảo mà sau đó có thể được số hóa và xem xét.

Có rất nhiều yếu tố kinh tế và xã hội cấp bách đang tác động lên mọi người khi họ chọn chuyển sang sử dụng kỹ thuật số; đó là về trường hợp sử dụng và vấn đề bạn đang tìm cách giải quyết. Bệnh lý kỹ thuật số có thể hỗ trợ điều này bằng cách triển khai một giải pháp kỹ thuật số hoàn toàn trong đó bạn có thể mở hệ thống thông tin phòng thí nghiệm và xem lại các tiêu bản, xem lại H&E, xem lại các tiêu bản IHC  từ giao  diện LIS và loại bỏ nhu cầu xử lý lam kính tại thời điểm đó. Các chuyên gia sẽ xem xét các lam kính nhanh chóng mà không cần phải di chuyển. Bệnh lý kỹ thuật số có thể loại bỏ sự cần thiết phải có tiêu bản, kính hiển vi và nhà nghiên cứu bệnh học ở một nơi cùng một lúc. Bằng cách tận dụng bệnh lý kỹ thuật số, bạn có quyền truy cập vào các tiêu bản mọi lúc, mọi nơi và khả năng mở rộng ra bên ngoài lĩnh vực chuyên môn, giúp việc sử dụng này dễ dàng nhất có thể.

Các bước để tiến tới kỹ thuật số trong bệnh lý

Có một số yếu tố hoặc bước khi tiến hành kỹ thuật số trong bệnh lý và nó có thể mang tính biến đổi khá lớn và tác động đến nhiều bộ phận trong một tổ chức. Bước quan trọng đầu tiên là tìm ra người hỗ trợ về bệnh lý kỹ thuật số. Ai sẽ là người xác định nhu cầu và mục tiêu mà bạn đang muốn đáp ứng, đồng thời đặt ra những bước đó thành các bước có thể định lượng được? Đây không phải là cách tiếp cận phù hợp với tất cả mọi người, cần phải chỉ định loại mẫu bạn đang xem, nhu cầu, cơ sở hạ tầng cần thiết và những thứ như tích hợp với LIS, những thứ cần trả trước và những thứ có thể được thêm vào một ngày sau.

Xây dựng quy trình làm việc bao gồm xem xét khía cạnh vật lý trong phòng thí nghiệm và các bước khác nhau trong quy trình làm việc để xác định vị trí có thể loại bỏ một số bước bằng những thứ như phân loại trường hợp tự động sử dụng mã vạch tự động tổng hợp tất cả các trang trình bày liên quan đến một trường hợp. Điều này có thể loại bỏ việc phân loại vật lý bằng lam kính có thể tốn rất nhiều thời gian.

Việc triển khai cấu hình hiện là duy nhất và sẽ được điều chỉnh sao cho phù hợp với phòng thí nghiệm, đồng thời giúp tất cả người dùng thiết lập và sử dụng cho phép bạn bắt đầu phân tích lợi ích của trường hợp sử dụng đó và quay lại các nhu cầu cũng như mục tiêu đã xác định cũng như liệu giải pháp này có hỗ trợ tiền đề ban đầu hay không, sau đó bạn có thể xem cách phát triển giải pháp để tận dụng nó một cách hiệu quả nhất và mở rộng trên các ứng dụng.

Bộ giải pháp DP toàn diện

Ba lĩnh vực chính cần xem xét khi xem xét giải pháp của bạn là quét, quản lý và phân tích.

Không phải tất cả các máy quét đều giống nhau và không phải mọi nhu cầu của các phòng ban đều giống nhau, do đó, cần phải xem xét loại mẫu bạn đang muốn quét và xem xét các yêu cầu về công suất hiện tại cũng như khối lượng mà bạn đang muốn quét vượt qua, cũng như bằng chứng trong tương lai về nhu cầu của bạn có thể như thế nào trong vòng một, ba hoặc năm năm tới.

Khi đã xác định những gì cần từ góc độ quét, điều cần cân nhắc chính là cách quản lý những hình ảnh này và siêu dữ liệu liên quan cũng như tích hợp với hệ thống quản lý thông tin trong phòng thí nghiệm để có thể tự động hóa việc truyền thông tin giữa hai hệ thống. Hệ thống này phải an toàn và mạnh mẽ nhưng cũng đủ linh hoạt để quản lý các hình ảnh khác nhau, các cấp độ người dùng khác nhau cũng như các tùy chọn triển khai khác nhau để điều chỉnh giải pháp dành riêng cho từng nhu cầu

Cần xem xét đến yếu tố phân tích. Bạn sẽ diễn giải những điều này theo cách thủ công để bạn có thể tận dụng những thứ như độ chính xác được cải thiện khi thực hiện các phép đo trên màn hình hay tiến thêm một bước nữa và bắt đầu chuyển sang khía cạnh phân tích hình ảnh tự động của những thứ mà bạn bắt đầu đưa ra mức độ để giải thích dấu ấn sinh học hoặc mức độ tái lập và phân tích định lượng cung cấp cho bạn dữ liệu định lượng khách quan? Đây là tất cả những điều cần được cân nhắc khi xem xét một giải pháp, nhưng cũng hãy lưu ý rằng bạn có thể bắt đầu từ quy mô nhỏ và mở rộng quy mô những điều này để cung cấp giải pháp tối ưu nhất.

Bệnh lý kỹ thuật số tại Johns Hopkins – (Alexander Baras, MD, Ph.D)

Có hai khía cạnh khi chúng ta nói về bệnh lý kỹ thuật số. Đầu tiên là chụp ảnh toàn bộ tiêu bản, trong đó lấy một tiêu bản và tạo hình ảnh có độ phân giải cao của toàn bộ tiêu bản và đó là một tệp tĩnh có thể xem đi xem lại nhiều lần. Một phiên bản thay thế của bệnh lý kỹ thuật số là nơi chúng tôi thực hiện kính hiển vi trực tiếp trong đó nguồn cấp dữ liệu trực tiếp phát ra từ kính hiển vi và nó được hiển thị trên các màn hình khác nhau trong cùng một văn phòng, trong cùng một tòa nhà, cùng một tiểu bang hoặc trên toàn thế giới. Cả hai đều có điểm mạnh và điểm yếu khác nhau. Cần phải xem xét sự khác biệt về thời gian cần thiết để tạo ra phiên bản kỹ thuật số của tiêu bản, với hình ảnh trực tiếp từ kính hiển vi gần như tức thời và toàn bộ hình ảnh tiêu bản cần một khoảng thời gian để chuẩn bị phiên bản kỹ thuật số của tiêu bản, phân phối nó vào một số khung và sau đó có thể phân tích nó. Các trường hợp sử dụng lớn nhất trong bối cảnh của bài trình này là trong giáo dục và nghiên cứu cùng với khả năng tạo ra các hình ảnh cấp xuất bản chất lượng cao từ kho lưu trữ cùng với các trường hợp sử dụng khác nhau cho thực hành của bệnh học ở khoảng cách xa và hội nghị nội bộ tại Johns Hopkins.

Tổng quan về bệnh lý kỹ thuật số

Tổng quan về ngăn xếp phần cứng và phần mềm mà người ta nên xem xét khi triển khai bệnh lý kỹ thuật số bắt đầu với một số loại phần cứng sẽ thực hiện thao tác quét hoặc quét trực tiếp mô. Một số tiêu chí bạn sẽ muốn xem xét đối với các phương thức chụp ảnh toàn bộ tiêu bản thông thường bao gồm cách xử lý, sử dụng loại quang học nào để hiển thị các tiêu bản và loại máy dò có sẵn. Tập hợp công nghệ đó về cơ bản là một thành phần phần cứng nhưng vẫn sẽ có một số phần mềm nằm trên đó trong máy quét để ghép các bản vá có độ phân giải cao khác nhau được lấy từ hình ảnh và cuối cùng nén dữ liệu vào một định dạng có thể quản lý được. Kho lưu trữ có phải là thiết bị lưu trữ gắn mạng trong cơ sở hạ tầng của tổ chức bạn không? Bạn sẽ tìm kiếm lưu trữ đám mây? Bạn sẽ hình dung các slide như thế nào? Nó có phải là một ứng dụng cục bộ trên máy tính không, nó có phải là một trình xem dựa trên web không và nó có ý nghĩa gì đối với mức độ có thể chia sẻ và phân tích dữ liệu? Điều quan trọng là toàn bộ định dạng hình ảnh tiêu bản thường được lưu trữ theo cách khi nghĩ về việc hiển thị các tiêu bản trên kính hiển vi với các vật kính khác nhau thể hiện độ phóng đại khác nhau của toàn bộ hình ảnh.

Mục tiêu bao quát của Leica Biosystems đối với việc đào tạo nghiên cứu sâu hơn tại Hopkins là cung cấp một nguồn tài nguyên dựa trên web đơn giản để xem và lấy toàn bộ các tiêu bản và muốn thúc đẩy sự hợp tác cả trong Hopkins cùng với các cộng tác viên trên khắp thế giới. Leica Biosystems đặt ra khuôn khổ cho một cơ sở hạ tầng chung sẽ cho phép phân tích trên các tiêu bản để cho phép các quy trình phân tích hình ảnh phân tích tạo ra nhiều dữ liệu từ các tiêu bản hơn những gì có thể làm trước đây. Một trong những nỗ lực tin sinh học lớn nhất diễn ra vào khoảng năm 2000 khi các thuật toán xử lý dữ liệu tin sinh học được mở ra cho cộng đồng học thuật để cải tiến và hoàn thiện. Điều đó đã thúc đẩy toàn bộ thư viện các công cụ như Bioconductor bằng ngôn ngữ R và những điều tương tự hiện đang xảy ra trong bệnh lý kỹ thuật số sẽ thúc đẩy lĩnh vực này phát triển.

Nghiên cứu & Giáo dục

Khả năng chú thích các trường hợp bắt đầu bằng khái niệm về kho lưu trữ. Để cho phép các nhà nghiên cứu thực hiện điều này, mỗi kho lưu trữ trong khuôn khổ này có bộ thuộc tính riêng mà mỗi dự án có thể liên quan đến. Một kho lưu trữ có thể có một số thuộc tính nhất định liên quan đến các trường hợp tuyến tụy có liên quan, tuy nhiên, các kho lưu trữ khác có thể là sự kết hợp của các TMA và cần có các bộ thuộc tính khác nhau mà chúng tôi muốn có thể chú thích các tiêu bản này. Chúng tôi có nhiều trường hợp khác nhau được thể hiện bằng  các định dạng TMA và đó là nơi tự nhiên mà nhiều phân tích này đang được áp dụng vì đó là cách nhanh chóng để có nhiều trường hợp khác nhau được thể hiện trên cùng một tiêu bản. Đây là những lĩnh vực nghiên cứu tích cực mà nhiều nhà điều tra tại Hopkins đang sử dụng nền tảng này để trả lời những câu hỏi rất thú vị.

Chúng tôi cũng có Chuỗi hội nghị về các trường hợp bệnh lý chưa xác định trong phẫu thuật Johns Hopkins nổi tiếng dành cho giáo dục. Đây là một ví dụ về kho lưu trữ công cộng mà bạn có thể truy cập trực tiếp mà không cần phải đăng nhập. Nó đại diện cho một bộ sưu tập gần 2.000 trường hợp. Mỗi tuần tại Hopkins, chúng tôi thu thập được khoảng 5 đến 10 trường hợp thú vị từ những trường hợp gặp phải trong tuần đó. Chúng tôi chú thích chúng với nội dung chẩn đoán và sau đó các bác sĩ nội trú chuẩn bị suy nghĩ của mình về chúng để thảo luận với người tham dự mỗi tuần.Mặc dù nó đóng vai trò như một phần giáo dục để có thể hiển thị những tài liệu này, nhưng ở một khía cạnh nào đó, nó cũng có thể là một bộ sưu tập tình huống thú vị từ góc độ nghiên cứu và phân tích vì những tài liệu này có thể được xem xét về tiềm năng phát triển các thuật toán.

Đối với các mức độ khó khác nhau trong không gian phân tích, điều thú vị nhất và có lẽ phù hợp nhất là cải tiến khả năng định lượng hóa mô miễn dịch, đặc biệt là một số dấu ấn sinh học thông thường hơn. Hầu hết mọi người nghĩ về gen nhưng protein vẫn là phân tử nên đây vẫn là phương pháp chẩn đoán phân tử và là phần quan trọng trong việc giải thích các khối u này. Một số dấu ấn sinh học định lượng phổ biến mà chúng ta xem xét ngày nay bao gồm ER, PR, Ki, HER2 và PD-L1, đây là một yếu tố quan trọng trong lĩnh vực miễn dịch-ung thư. Đây được coi là những thành quả dễ đạt được vì đó là thứ mà chúng ta có thể làm tốt.

Thành quả của riper là các phương pháp học sâu khác nhau trong lĩnh vực hình ảnh. Ví dụ này là một dự án thực hiện cho Thử thách Ung thư Vú BACH bằng cách sử dụng mạng lưới thần kinh tích chập sâu để phân biệt ung thư vú lành tính và ác tính. Những kỹ thuật này có rất tiềm năng, đặc biệt là đối với khái niệm phát triển công nghệ sàng lọc. Có rất nhiều thứ đã được áp dụng trong bệnh lý học để sàng lọc vật liệu, cả từ góc độ quy trình làm việc, con người sàng lọc các tiêu bản cho các nhà nghiên cứu bệnh học hoặc máy móc. Điều này có thể mang lại quy trình làm việc hiệu quả và chính xác hơn.

Nhiều loại trái cây kỳ lạ hơn sẽ xuất hiện trong vài năm tới là các phương pháp ghép kênh, đa kênh khác nhau xem xét khả năng miễn dịch huỳnh quang cùng với các phương pháp kính hiển vi ánh sáng thông thường để ghép kênh hoặc có nhiều kênh dấu ấn sinh học trên cùng một tiêu bản, hệ quả tất yếu là khả năng trong việc cứu các mô sinh thiết quý giá . Nếu chúng ta chỉ phải sử dụng 1/5 micron cho ba hoặc bốn dấu ấn sinh học mà chúng ta cần ở cấp độ hóa mô miễn dịch, thì sẽ tiết kiệm được vật liệu cho các phân tích khác đã được thực hiện.

Một số thành quả mới chưa sẵn sàng là các kỹ thuật khác nhau đã được công bố gần đây, chẳng hạn như ví dụ này về kính hiển vi mô học, trong đó chúng tôi loại bỏ hình ảnh cơ sở cường độ trường sáng thông thường của các tiêu bản này và xem xét các phương thức khác cho phép chúng tôi hiển thị hình ảnh kỹ thuật số, nhưng với nhiều thông tin tiềm năng hơn mức có thể được tạo ra từ kính hiển vi Brightfield.

Bệnh lý tính toán

Chế độ bệnh lý tính toán là nơi chúng tôi muốn tập trung vào nhiều nhu cầu định lượng hoặc sự hiện diện trong kỷ nguyên phân tử, ngay cả khi chỉ đang nói về hóa mô miễn dịch. Chắc chắn có rất nhiều điều mới lạ trong không gian tham số ô đơn, vì vậy khái niệm có thể thực hiện một số việc như đo lưu lượng tế bào tại chỗ có nghĩa là sẽ có khả năng phân tích cả tham số của ô cùng với vị trí của nó. Điều đó đang trở thành một khái niệm thú vị trong lĩnh vực miễn dịch-ung thư cũng như về loại tế bào miễn dịch hiện diện và chúng liên quan đến đâu so với các tế bào khối u cũng như tính mới trong cách chúng tôi chụp kỹ thuật số các tiêu bản này và làm thế nào chúng tôi có thể vượt xa hơn thế kính hiển vi ánh sáng thông thường.

Khi xem xét nhu cầu cơ sở hạ tầng của bạn, hãy cố gắng trở thành SAVI; hãy nghĩ đến các nhu cầu về Máy quét, Phân tích, Người xem và Tin học. Đối với các ứng dụng nghiên cứu, Leica tập trung vào khả năng mang lại phương pháp mô phạm, có thể tạo ra một khuôn khổ mà mọi người có thể xếp các chú thích lên trên bệnh lý thị giác và một API để phân tích tập trung vào nguồn mở cho thuật toán thực tế phần phát triển.

PROSCIA- (Nathan Buchbinder)

Proscia là một công ty về bệnh lý kỹ thuật số, trí tuệ nhân tạo và phần mềm, cho phép các nhà nghiên cứu bệnh học dễ dàng chuyển đổi từ quy trình làm việc bằng kính hiển vi truyền thống sang kỹ thuật số thông qua nền tảng phần mềm bệnh lý kỹ thuật số với các mô-đun cộng tác, phân tích hình ảnh và trí tuệ nhân tạo. Bằng cách kết hợp phần mềm quy trình làm việc tại chỗ và đám mây cũng như công việc tiên phong về trí tuệ nhân tạo, Proscia cung cấp nền tảng phần mềm mô-đun đơn giản, linh hoạt và phù hợp với tương lai để các phòng thí nghiệm bệnh lý chuyển sang kỹ thuật số.

Quản lý dữ liệu

Có hai hệ điều hành rộng rãi: đầu tiên là định hướng kho lưu trữ và cho phép lưu trữ, quản lý, sắp xếp và làm việc với các bộ sưu tập lớn gồm toàn bộ dữ liệu và hình ảnh tiêu bản. Thứ hai là hệ điều hành hướng đến quy trình làm việc cho phép người dùng và người áp dụng của chúng tôi bắt đầu với một hoặc nhiều trường hợp, sau đó chuyển chúng qua một bộ quy trình kỹ thuật số do khách hàng xác định.

Nhóm trường hợp sử dụng thứ hai mà khách hàng tận dụng nền tảng của chúng tôi liên quan đến cộng tác, cho dù đó là thông qua phân công tình huống hay thần giao cách cảm theo thời gian thực với các nhóm lớn hoặc trong môi trường nhóm nhỏ hơn để nghiên cứu, đánh giá liên tổ chức, tất cả những điều đó đều diễn ra giống nhau nền tảng cơ sở trên đám mây hoặc tại chỗ. Nhóm chức năng và tính năng thứ ba liên quan đến IHC kỹ thuật số . Proscia cung cấp một bộ thuật toán dành riêng cho vết nhuộm, hỗ trợ đưa ra đánh giá nhất quán về  các tiêu bản nhuộm IHC và H&E.

Những cân nhắc khi chuyển sang kỹ thuật số

Hai thay đổi lớn đã xảy ra trong vài năm qua. Đầu tiên là công nghệ điện toán bao gồm cả công nghệ đám mây đã có những tiến bộ vượt bậc và xâm nhập vào các tổ chức. Sự thay đổi căn bản này đã tạo ra những tiến bộ mới trong công nghệ, những tiến bộ mới trong các trường hợp sử dụng được cung cấp và trải nghiệm người dùng. Đồng thời, những tiến bộ này đã làm giảm chi phí chuyển sang kỹ thuật số. Sự thay đổi lớn thứ hai không phải là sự thay đổi quá nhiều mà là áp lực gia tăng nhằm thúc đẩy doanh thu để thực hiện nhiều trường hợp đó hơn, đồng thời giảm chi phí. Một điều không đổi trong toàn bộ lịch sử bệnh lý kỹ thuật số là khách hàng, người tiêu dùng và người sử dụng bệnh lý kỹ thuật số đều nắm quyền điều khiển. Một điều bạn không bao giờ nên thừa nhận là các hệ thống bệnh lý kỹ thuật số phải phù hợp với quy trình làm việc lý tưởng.

Đáp ứng nhu cầu 

Proscia tập trung vào một số điều để giúp việc sử dụng kỹ thuật số trở nên đơn giản hơn, dễ dàng hơn. Đầu tiên là đảm bảo cung cấp nền tảng đám mây và tại chỗ linh hoạt và có thể mở rộng. Điều này phải được bảo mật, tuân thủ và được quản lý tốt với quyền của người dùng và kiểm soát cài đặt người dùng phù hợp. Tính linh hoạt đảm bảo giải quyết được các nhu cầu trong phòng thí nghiệm.

Thứ hai là cung cấp các trường hợp sử dụng có thể được thêm theo mô-đun và cắm trực tiếp vào nền tảng hiện tại nếu cần. Tuy nhiên, việc áp dụng mô-đun cho phép bạn bắt đầu từ quy mô nhỏ, bắt đầu với các trường hợp sử dụng mà bạn biết là rất thực tế, rất cụ thể và có thể hưởng lợi từ kỹ thuật số, sau đó mở rộng quy mô từ đó.

Thứ ba là đảm bảo loại bỏ được sự phức tạp trong việc triển khai, đào tạo và sử dụng hệ thống bệnh lý kỹ thuật số. Nếu bệnh lý kỹ thuật số được áp dụng, nó phải được nhà nghiên cứu bệnh học sử dụng được chứ không chỉ các nhà công nghệ hoặc những cá nhân định hướng công nghệ.

Bệnh lý kỹ thuật số và tính toán

Các khái niệm về bệnh học tính toán và AI có nghĩa là tận dụng những tiến bộ mạnh mẽ trong công nghệ và áp dụng chúng theo cách hỗ trợ các nhà nghiên cứu bệnh học và phòng thí nghiệm. Một ví dụ về điều này đã được nhóm R&D của Proscia công bố gần đây liên quan đến bệnh lý da liễu, đây là một thuật toán hỗ trợ AI được đào tạo để có thể xác định các vùng khối u trên toàn bộ hình ảnh tiêu bản. Mặc dù đây vẫn là công nghệ chỉ dành cho các nhà nghiên cứu vẫn đang được phát triển cho đến ngày nay, nhưng công nghệ hỗ trợ AI như thế này, khi được cắm vào hệ điều hành bệnh lý kỹ thuật số, như của Proscia hoặc các hệ điều hành khác và khi được áp dụng phù hợp vào quy trình làm việc sẽ có tiềm năng nâng cao tính kinh tế và khoa học y học trong phòng thí nghiệm và cuối cùng là mang lại công nghệ hiện đại, mạnh mẽ, nâng cao nghiên cứu, mang lại hiệu quả cao.

Câu hỏi và câu trả lời

Hỏi: Làm cách nào để đảm bảo rằng hệ thống tôi áp dụng ban đầu có thể đáp ứng tiêu chuẩn của phòng thí nghiệm bệnh lý kỹ thuật số?

Đ: MR. BUCHBINDER

Sự minh bạch, rõ ràng đảm bảo rằng bạn đang áp dụng một công nghệ lâu dài. Hãy liên hệ các nhà cung cấp (Proscia, Leica) và nói lên nhu cầu của bạn, họ sẽ mang lại các giải pháp toàn diện và hữu ích cho bạn.

Hỏi: Có thể nêu cụ thể hơn về sự khác biệt giữa bệnh lý kỹ thuật số và bệnh lý tính toán không?

Đ: MR. BUCHBINDER:

Tôi nghĩ bệnh lý tính toán là một cụm từ hoặc thuật ngữ mới hơn và mọi người đều có những định nghĩa riêng về nó. Theo cách tôi nhận thức, bệnh lý kỹ thuật số, nói một cách đơn giản, là thứ làm cho dữ liệu bệnh lý có sẵn và có thể truy cập được trong khi bệnh lý tính toán là biến dữ liệu đó thành thông tin chi tiết và đưa những thông tin chi tiết đó vào tay các nhà nghiên cứu bệnh lý và phòng thí nghiệm. Bạn không có bệnh lý tính toán nếu không có bệnh lý kỹ thuật số và đối với nhiều cá nhân, việc có bệnh lý tính toán bên cạnh bệnh lý kỹ thuật số mang lại giá trị thực sự và tính toán thường là lý do khiến mọi người chuyển sang sử dụng kỹ thuật số.

Đ: DR. BARA

Bệnh lý kỹ thuật số là một câu hỏi đặc biệt về số hóa các hình ảnh mô học thành thứ có thể xem trên màn hình máy tính và chẩn đoán có thể được hiển thị trực tiếp thông qua con người, giống như X quang. Bệnh học tính toán nói đến việc lấy đó làm một nguồn dữ liệu, có thể là các nguồn dữ liệu khác như gen hoặc thậm chí có thể là dữ liệu miễn dịch, bất kể nguồn đó là gì, lấy ra một số tính năng dữ liệu bổ sung từ dữ liệu thô đó thông qua hình ảnh, gen hoặc bất cứ thứ gì, để thúc đẩy cái nhìn sâu sắc đặc biệt về lâm sàng, các ứng dụng. Tôi nghĩ bệnh lý kỹ thuật số nói cụ thể đến việc số hóa các tiêu bản mô học này và sau đó bệnh lý tính toán nói nhiều hơn đến việc lấy được nhiều dữ liệu số hơn từ những hình ảnh đó.

Hỏi: Bạn mô tả yếu tố quan trọng nhất trong việc đánh giá các nhà cung cấp bệnh lý kỹ thuật số là gì?

Đ: DR. COLGAN

Tôi nghĩ có một số điều cần xem xét khi đánh giá một nhà cung cấp hoặc nhiều nhà cung cấp khác nhau. Đầu tiên là bắt đầu với trường hợp sử dụng cụ thể của bạn và biết bạn đang muốn đạt được điều gì và đặt mục tiêu đó lên hàng đầu trong việc ghi nhớ mục tiêu cuối cùng và đảm bảo rằng nó đáp ứng tất cả các bên liên quan khác nhau đang diễn ra. để chạm vào cái này. Có yếu tố phòng thí nghiệm trong vấn đề này, thường là từ góc độ quét, vì vậy nhân viên phòng thí nghiệm của bạn sẽ cần phải thoải mái với hệ thống được chọn. Khả năng tương tác với các hệ thống hiện tại mà bạn có thể có, đồng thời đáp ứng được yêu cầu về mặt CNTT và nhân sự của vấn đề này, đồng thời hệ thống bạn chọn có thể đáp ứng và kết nối với cơ sở hạ tầng hiện tại và mạng của bạn, cũng như việc xem xét các tiêu bản, các nhà nghiên cứu bệnh học và yếu tố xúc giác cho vấn đề này cũng như sự hấp dẫn về khả năng sử dụng của hệ thống sẽ là yếu tố then chốt. Nó được đặt ra với mục tiêu cuối cùng và sau đó đảm bảo rằng bạn mang theo tất cả các bên liên quan khác nhau cùng tham gia trong quá trình này.

Hỏi: Tại sao mọi người lại chuyển từ trường nhìn có đường kính tối đa 1,1 cm trên kính hiển vi sang màn hình 20+”?

Đ: DR. COLGAN

Tôi nghĩ nếu bạn chỉ đánh giá việc sử dụng bệnh lý kỹ thuật số trên góc nhìn của mình và nó có thể trông không giống một sự so sánh công bằng; tuy nhiên, tôi nghĩ đó là tất cả những lợi ích bổ sung mà bệnh lý kỹ thuật số có thể mang lại nhưng không thể thực hiện được trên kính hiển vi. Thậm chí chỉ từ góc độ người xem đơn giản, khả năng xem hai tiêu bản trở lên và hai tiêu bản nằm cạnh nhau. Nếu bạn đang xem các phần nối tiếp của H&E và sau đó là các nhuộm IHC liên quan, thì việc có thể xem tất cả những phần đó trong một lần hiển thị duy nhất có thể là chìa khóa cũng như những việc khác như thực hiện phép đo để mang lại mức độ chính xác và khả năng sử dụng đó theo một số điều cơ bản. Thêm vào đó, tất cả những điều chúng ta đã nói hôm nay xung quanh bệnh lý tính toán và những lợi ích tiềm ẩn của điều đó, tôi nghĩ rằng có rất nhiều lợi ích bổ sung, không chỉ về lĩnh vực quan điểm, cần được xem xét.

Hỏi: Bạn nghĩ lĩnh vực lâm sàng nào sẽ được hưởng lợi nhiều nhất từ ​​bệnh lý tính toán?

Đ: MR. BUCHBINDER

Trong bài trình bày của mình, tôi đã nói cụ thể về các kết quả liên quan đến bệnh lý da liễu, nhưng tôi sẽ cung cấp cho bạn một chút hiểu biết sâu sắc về triết lý của chúng tôi về lý do tại sao chúng tôi nghĩ rằng bệnh lý da liễu là một khởi đầu tốt, nhưng tại sao nó chắc chắn không phải là chuyên khoa duy nhất sẽ có lợi từ bệnh lý kỹ thuật số và tính toán.

Khi bạn nhìn vào những gì một số công cụ tính toán này đang làm, bao gồm cả trí tuệ nhân tạo, chúng đang tăng cường khả năng của một nhà nghiên cứu bệnh học. Bạn đang cung cấp thêm thông tin chi tiết, số liệu bổ sung, định lượng bổ sung để hỗ trợ nhà nghiên cứu bệnh học thực hiện công việc hàng ngày của họ hoặc tự động hóa hoặc đơn giản hóa các phần khác của quy trình làm việc quan trọng như một phần của quy trình đang diễn ra một phòng thí nghiệm tiêu chuẩn. Các lĩnh vực bệnh lý có khả năng được hưởng lợi nhiều nhất từ ​​​​việc chuyển sang kỹ thuật số hoặc từ việc áp dụng các công cụ bệnh lý tính toán là những lĩnh vực cần cải thiện tiêu chuẩn hóa, định lượng hoặc nơi bạn thực sự có thể hưởng lợi nhiều nhất từ ​​​​việc có những hiểu biết bổ sung dựa trên AI này hoặc những lĩnh vực trong khối lượng công việc cao nhất, tỷ lệ phần trăm cao nhất trong ngày làm việc của bạn được dùng để thực hiện các công việc mà dễ dàng được đảm nhận bởi một hệ thống cho phép bạn tập trung thời gian còn lại vào các phần bệnh lý thực sự yêu cầu phải thực hiện.

Nguồn: https://www.leicabiosystems.com/knowledge-pathway/going-digital-thewhys-and-hows-of-adopting-digital-pathology-aug/

Minh Khang là nhà phân phối và nhập khẩu trực tiếp các thiết bị Giải phẫu bệnh kỹ thuật số hãng Leica Biosystems.