디지털로 변환: 디지털 병리학 채택의 "이유"와 "방법"

디지털 병리학의 혁신 - (Olga Cogan 박사)

1600년대에 현미경 검사법이 등장했고 그 후 300년 동안 이미징에서 큰 발전을 이뤘지만 주로 시료, 광원 및 배율의 동일한 모달리티는 변하지 않아 현미경, 시료 및 병리학자가 모두 동시에 같은 장소에 있어야 했습니다.

1900년대에 우리는 현미경 사진 출현으로 이미지를 여러 수준으로 공유할 수 있게 되었고 1980년대에는 라이브 뷰 형식 시나리오에서 슬라이드를 원격으로 검토할 수 있는 원격 병리학이 등장했습니다. 전체 슬라이드 이미징 및 디지털 병리학이 등장한 지 아직 한 세기가 지나지 않았습니다. 지난 18년 동안 하드웨어와 소프트웨어가 있는 디지털 병리학별 솔루션과 디지털 병리학 발전을 뒷받침하는 인프라와 기술에서 기술적 성숙함을 봤습니다. 여기에는 프로세서 속도와 사용할 서버, 전체 슬라이드 이미지 저장과 관련된 저장소 비용, 광대역 성능 및 증가하는 연결성과가용성이 해당됩니다. 이러한 발전은 우리를 현재 스캔, 관리, 공유 등 세 가지 요소와 디지털 환경에서 병리학 정보 해석을 모두 통합한 디지털 병리학으로 이끌었습니다.

병리학의 시장 추세

병리학에서 봤던 추세 일부를 살펴보면 활동 중인 병리학자가 줄어들고 있습니다. 즉, 수많은 병리학자들이 은퇴 연령에 도달하여 향후 몇 년 동안 줄어들고 빈 자리는 전 세계적으로 병리학자요구 사항을 처리하는 데 필요한 속도로 충원되지 않을 것으로 예측됩니다. 2030년에는 전 세계적으로 병리학자가 6000명에 불과할 것으로 예상되고 있습니다. 새로운 하위 전문 분야, 새로운바이오마커 및 새로운 감지 방법 등장과 함께 병리학자와 병리학 부분에서 증가하고 있는 요구사항과 현재 진행 중인 요구 사항을 더하면 보다 작은 것으로 많은 것을 해야 하고 이러한 것들을 지원하는 혁신적인 솔루션을 살펴봐야 하는 상황에 직면합니다. 아직도 많은 수의 병리학 부서와 해부 병리학 부서에서 유리 슬라이드와 종이 파일을 사용하고 있으므로 여러 전문가 간에슬라이드를 전달할 때 큰 문제가 발생할 수 있습니다. 유리 슬라이드의 선천적인 부서지기 쉬운특성으로 인해 시료 관점의 안정성 면에서 패키징과 전달 모두 불안정하며 이러한 슬라이드를 전달하는 데 시간이 많이 걸립니다.

대단히 중요한 Leica Biosystems 전략

Leica Biosystems는 조직의 생체 부분 절제부터 곧바로 연결되는 슬라이드 판독까지 병리학의 시스템 전체 관점을 취합하여 전체 병리학 워크플로를 살펴보고 통합 IT 솔루션으로 실험실 전체를통제하고 표준화와 품질을 보장하고 완벽한 유리 슬라이드를 전달하여 디지털화 및 검토할 수 있는 프로세스에서 서로 다른 단계를 관리하는 방법에 대한 완전 통합 방식을 살펴봅니다.

디지털로 전환할 때 사람들의 역할 면에서 많은 경제적 요인과 사회적 요인의 압박이 있습니다.이는 사용 사례와 문제에 대한 해결책을 찾는 것입니다. 디지털 병리학은 실험실 정보 시스템을공개하고, 슬라이드를 검토하고, H&E를 검토하고, LIS 인터페이스에서 IHC 슬라이드를 검토하고,동시에 유리 처리 필요성을 제거할 수 있는 전체 디지털 솔루션을 구현하여 이를 지원할 수 있습니다. 또한 동료들 간에 빠르게 협업하여 슬라이드를 검토할 때 현장과 사람 간에 유리를 물리적으로 이동하지 않고도 동료들의 의견을 받아볼 수 있습니다. 디지털 병리학을 사용하면 슬라이드,현미경 및 병리학자가 동시에 한 장소에 있을 필요가 없습니다. 디지털 병리학을 활용하면 장소와 시간에 관계없이 올바른 시간에 올바른 사람이 슬라이드에 액세스할 수 있고 가능한 쉽게 사용할 수 있게 하여 전문 분야가 외부로 확장될 수 있습니다.

병리학에서 디지털로 전환하는 단계

병리학에서 디지털로 전환하는 경우 많은 요소나 단계가 있으며 완전히 전환하면 조직 내 여러부서에 영향을 미칠 수 있습니다. 첫 번째 큰 단계는 디지털 병리학에 우수한 인재를 찾는 것입니다. 달성하고자 하는 것을 실제로 알고 있는 사람이 해당 메시지를 이해하고, 부서 전체에서 승인을 얻고, 처리해야 하는 니즈와 목표를 정의하고, 단계를 정량화할 수 있는 단계로 설정하는 데 도움이 됩니다. 모든 방식에 맞는 크기는 하나가 아니며 검토할 시료 유형, 니즈, 필요한 인프라, LIS 와 통합할 항목, 먼저 필요한 항목 및 나중에 추가할 수 있는 항목을 지정해야 합니다.

워크플로 구축에는 실험실 내에서 물리적인 측면으로 검토와 사례 하나와 연결된 모든 슬라이드를 자동으로 수집하는 바코드를 활용한 자동 사례 정렬과 같은 기능으로 제거할 수 있는 단계를 결정하는 워크플로의 여러 단계가 포함됩니다. 이를 통해 시간이 많이 소모되는 물리적 유리 슬라이드 정렬을 제거할 수 있습니다.

현재 고유하면서 조직에 맞춤 설정된 구성을 배포하고 모든 사용자가 참여하여 실행하면 해당 사용 사례의 이점을 분석하고, 정의된 니즈와 목표로 돌아가고, 이 솔루션이 최초 전제를 지원하는지 확인한 후 솔루션을 가장 효율적으로 활용하고 응용 분야를 확장하도록 솔루션 성장 방법을살펴볼 수 있습니다.

포괄적인 DP 솔루션 제품군

솔루션을 살펴볼 때 스캔, 관리 및 분석 등 세 가지 기본 영역을 고려해야 합니다.

모든 스캐너가 동일하지 않고 부서에서 필요한 스캐너는 다르므로 스캔할 시료 유형, 현재 처리량 요구 사항 및 확인할 용량뿐만 아니라 다음 1년, 3년 또는 5년 내에 니즈 입증을 고려해야 합니다.

스캔 관점에서 필요한 것을 정의하면 핵심 고려 사항은 이러한 이미지와 관련 메타데이터를 관리하는 방법과 두 시스템 간의 정보 전송을 자동화하여 데이터를 두 번 입력할 필요성을 없애주는실험실 정보 관리 시스템 통합입니다. 이 시스템은 안전하고 견고해야 할 뿐만 아니라 다양한 이미지, 각기 다른 사용자 수준 및 솔루션을 부서별 니즈에 맞춤화한 여러 가지 배포 옵션을 관리할 수 있도록 유연해야 합니다.

분석은 세 번째로 고려해야 하는 사항입니다. 화면에서 측정을 수행할 때 향상된 정확도 등을 활용하여 수동으로 해석하려고 합니까? 아니면 1단계씩 수행하여 바이오마커 해석 수준 또는 재현성과 정량화할 수 있는 목표 데이터를 제공하는 정량 분석 수준을 가져다주는 자동 이미지 분석을 향해 나아가려고 합니까? 솔루션을 검토할 때 이 모든 것을 고려해야 하며 작게 시작하여 부서의 최적화된 솔루션을 제공하도록 확장할 수 있는 지도 고려해야 합니다.

Johns Hopkins의 디지털 병리학(Alexcander Baras 의학 박사))

디지털 병리학에 대해 말할 때 두 가지 측면을 봐야 합니다. 첫 번째는 슬라이드 하나를 촬영하고 반복해서 볼 수 있는 고정 파일인 고해상도 전체 슬라이드 이미지를 만드는 전체 슬라이드 이미징입니다. 디지털 병리학의 대안 버전은 라이브 뷰를 현미경에서 분리하는 라이브 마이크로스코피를 수행하는 것으로, 이는 같은 사무실, 같은 건물, 같은 도시 또는 전 세계의 여러 가지 모니터에 나타납니다. 여기에는 두 가지 장점과 단점이 있습니다. 슬라이드의 디지털 버전을 생성하는 데 걸리는 시간 차를 고려해야 합니다. 즉, 현미경에서 라이브 이미징은 즉시 수행되지만 전체슬라이드 이미징에서는 슬라이드의 디지털 버전을 준비하고 일부 프레임워크에 배포한 후 분석하는 데 상당한 시간이 걸립니다. 이 프리젠테이션의 맥락에서 가장 모범적인 사용 사례는 당사 리포지토리에서 고화질 출판 수준 이미지를 생성하는 기능을 활용하는 교육 및 연구 분야와Johons Hopkins의 원격 병리학과 내부 회의에 대한 다양한 사용 사례입니다.

디지털 병리학 개요

슬라이드를 촬영하거나 조직을 직접 스캔할 수 있는 일부 유형의 하드웨어를 사용하여 디지털 병리학을 구현할 경우 고려해야 하는 한 가지 사항은 하드웨어와 소프트웨어의 개요입니다. 기존의전체 슬라이드 이미징 모달리티를 검토하려는 일부 기준에는 슬라이드 취급 방법, 이러한 슬라이드를 시각화하는 데 사용하는 광학 장치 종류 및 검출기 종류가 포함됩니다. 이러한 일련의 기술은 기본적으로 하드웨어 구성 요소이지만 여전히 스캐너 내 하드웨어 보다 먼저 일부 소프트웨어에서 촬영한 이미지인 여러 가지 고해상도 패치를 하나로 합쳐 최종적으로 데이터를 관리할 수있는 형식으로 압축할 수 있습니다. 배치할 뷰어와 분석 장치의 유형을 가장 먼저 고려해야 합니다. 기관 인프라 내 네트워크 연결형 저장소 장치를 리포지토리로 사용하려고 합니까? 클라우드 저장소를 검토하려고 합니까? 슬라이드를 어떻게 시각화하려고 합니까? 다른 사람의 로컬 애플리케이션입니까, 웹 기반 뷰어입니까, 데이터를 공유 및 분석할 수 있는 방법에 대한 영향은 무엇입니까? 전체 이미지를 서로 다른 배율로 나타내 다양한 목적에 맞게 당사가 생각하는 현미경의 슬라이드를 시각화하는 방법과 유사한 방식으로 일반적으로 저장할 전체 슬라이드 이미징 형식을고려해야 합니다.

"당사에게 매우 중요한 목표는 Hopkins의 연구 교육 강화로, 전체 슬라이드를 보고 가져올 수 있는 단순한 웹 기반 리소스를 제공하는 것입니다. 당사는 전 세계 당사 공동 연구자 및 Hopkins와함께 공동 작업을 발전시키려고 합니다. 당사는 프레임워크를 이러한 슬라이드를 분석할 수 있는공통 인프라로 규정하려고 합니다. 디지털 병리학을 사용하면 이미지 분석 루틴을 분석하여 이러한 슬라이드에서 이전보다 더 많은 데이터를 생성할 수 있기 때문입니다. 당사는 이러한 아날로그 맥락에서 오픈소스 알고리즘을 지지합니다. 가장 큰 바이오 정보 과학 기회 중 하나는 바이오정보 과학 데이터를 처리하는 알고리즘이 개선되고 완성되도록 학계 커뮤니티에서 발표된 2000년 경이었습니다. R 언어의 Bioconductor와 같은 도구의 준비된 전체 라이브러리와 유사한 라이브러리가 현재 디지털 병리학에서 사용되고 있으며 이러한 분야를 발전시킬 것입니다. 당사 연구및 교육 웹 기반 플랫폼은 웹사이트(https://digital.pathology.johnshopkins.edu/)에서 제공됩니다.게스트로 로그인하거나 당사 시스템 내에 계정을 등록하여 더 많은 기능을 사용할 수 있습니다. 또한 당사 내부 Hopkins 직원에게 전용 로그인 계정이 제공되고 여기서 슬라이드를 제공하고 업로드할 수 있습니다.

연구 및 교육

사례에 주석을 달 수 있는 기능은 리포지토리 개념과 함께 시작합니다. 당사 연구원들은 이를 수행하기 위해 이 프레임워크 내 리포지토리마다 각 프로젝트와 관련될 수 있는 고유한 속성 집합이 있습니다. 리포지토리 하나에는 관련 췌장 사례와 관련된 특정 속성이 있습니다. 하지만 다른리포지토리는 TMA 조합일 수 있으며 이러한 슬라이드에 주석을 달 수 있게 하려면 다른 속성 집합이 필요할 수도 있습니다. 이러한 TMA 형식으로 나타내는 다양한 사례가 있으며 이는 수많은 분석에 적용되는 기본 장소입니다. 수많은 사례를 동일한 슬라이드에 나타내는 가장 빠른 방법이기 때문입니다. Hopkins에 근무하고 있는 수많은 조사관들이 매우 관심 있는 질문에 답하기 위해 플랫폼을 사용하고 있는 등 연구 영역에서 활용되고 있습니다.

또한 당사는 교육용으로 유명한 Johns Hopkins Surgical Pathology Unknowns Case Conference Series를 보유하고 있습니다. 이는 로그인할 필요 없이 직접 액세스할 수 있는 공개 리포지토리의 예이며 거의 2,000개에 이르는 사례가 수집되어 있습니다. 당사는 매주 Hopkins에서 해당 주에 발생한 사례 중에서 관심 있는 사례를 약 5~10개 정도 수집합니다. 당사는 이들 사례에 무엇을 진단했고 매주 참석한 레지던트가 토론하기 위해 준비한 생각을 기록합니다. 이 회의는 다년 간진행된 공개 회의이지만 최근 몇 년 동안 전 세계에 공유됨으로써 우리는 매우 흥분했습니다. 이는 이러한 자료를 보여줄 수 있는 교육 자료 역할을 하지만 어떤 의미에서는 알고리즘을 개발할 수 있는 잠재력을 확인할 수도 있으므로 연구와 분석 관점에서 흥미로운 사례 수집일 수도 있습니다. 당사는 분석용 프레임워크를 보유하고 이 플랫폼이 이러한 것들을 활성화하는지에 큰 관심을 가지고 있습니다. 당사는 이러한 이미지와 이미지에 숨어 있는 데이터를 보다 심도 있게 분석하려는 사람들을 위해 API를 사용하여 주석이 달린 슬라이드에 액세스할 수 있도록 당사 기술 파트너와 긴밀하게 작업하고 있습니다.

분석 공간에는 어려움의 정도가 다양하므로 면역 조직 화학, 특히 루틴 바이오마커 일부를 정량화할 수 있는 능력을 향상시키는 데 집중하고 있습니다. 많은 시간 동안 사람들은 유전체학에 대해 생각하지만 여전히 단백질은 분자이므로 이는 분자 진단이고 종양을 해석하는 중요한 자료입니다. 당사가 현재 발견한 일반적인 정량 바이오마커 일부에는 면역 항암제 공간에서 매우 중요한 역할을 수행하는 ER, PR, Ki, HER2 및 PD-L1이 포함됩니다. 우수하게 수행할 수 있어야 하므로쉬운 목표를 설정하는 것이 좋습니다. 약속한 결과를 제공하는 수많은 알고리즘이 있고 순조롭게 진행되도록 대규모 밸리데이션을 시도하고 수행합니다.

결과는 이미징에서 다양한 딥 러닝 방식입니다. 이 예는 팀이 BACH Breast Cancer Challenge에서 약성 유방암에서 양성을 구별하기 위해 딥 CNN(convolutional neural network)을 사용하는 프로젝트입니다. 저는 이러한 기술이 특히 스크리닝 기술 개발과 병리학을 절대로 방해하지 않는다는 개념 면에서 많은 약속을 제공할 것이라 생각합니다. 병리학자를 위한 인간 스크리닝 슬라이드인 워크플로 관점에서 또는 장비에서 모두 물질을 스크리닝하는 병리학에 이미 많은 것들이 발생했습니다. 저는 이러한 것들이 병리학자들이 매우 효율적으로 연구할 수 있도록 많은 약속을 제공하리라 생각합니다.

앞으로 몇 년 동안 다가올 더욱 이색적인 과일은 동일한 슬라이드에서 바이오마커를 다중화하고 바이오마커의 다채널을 보유하기 위해 기존의 광학 현미경 검사법과 함께 면역 형광법에서 사용할 다양한 다중, 다채널 방식이며, 이는 이전 생체 조직을 저장하는 우리의 능력에 대한 다양한 결과입니다. 면역 조직 화학 수준에서 필요한 바이오마커 3개 또는 4개에 5마이크론 박편 하나만 가지고 있으면 다른 분석을 수행할 수 있도록 물질을 저장합니다.

아직 일부 새로운 목적은 기존 Brightfield 강도 기반 슬라이드 이미지에서 동떨어진 히스토그래피 현미경 검사법의 예와 같이 최근에 공개된 기술로는 어려우며 디지털 이미지를 렌더링하지만 Brightfield 현미경 검사법에서 더 많은 정보를 생성할 수 있는 다른 모달리티를 고려합니다.

컴퓨팅 병리학

컴퓨팅 병리학 체제는 단지 면역 조직 화학을 이야기하더라도 분자 시대의 다양한 정량화 니즈나 존재에 조첨을 맞추려는 것입니다. 단세로 매개변수적 공간에는 절대적으로 다양한 새로움이 있습니다. 유세포 분석 in situ와 같은 일부를 수행할 수 있다는 생각은 이제 세포 위치와 함께 세포파라미터를 모두 분석할 수 있다는 의미입니다. 면역 항암제뿐만 아니라 존재하는 면역 세포 유형, 종양 세포와 상대적인 위치 및 디지털로 이러한 슬라이드를 수집하고 기존 광학 현미경 이전으로 돌아갈 수 있는 새로운 방법에서 흥미로운 개념이 되고 있습니다.

SAVI를 수행하기 위해 필요한 인프라를 고려할 때 스캐너, 분석 장치, 뷰어 및 정복한 필요성에 대해 생각합니다. 연구 분야의 경우 우리는 교수법과 함께 실제 알고리즘 개발 부분의 아웃소스에 초점을 맞춰 시각 병리학 상단과 분석 API에 주석을 작성하는 프레임워크를 생성할 수 있는전 세계 사람들이 참석할 수 있는 기능에 집중하고 있습니다.

PROSCIA - (Nathan Buchbinder)

Proscia는 디지털 병리학, AI 및 소프트웨어 기업입니다. 우리는 병리학자들이 공동 작업, 이미지분석 및 AI 모듈이 장착된 디지털 병리학 소프트웨어를 통해 기존 현미경 워크플로를 디지털 세계로 간편하게 전환할 수 있는 제품을 제작하고 있습니다. Proscia는 클라우드 및 온프레미스 워크플로 소프트웨어와 혁신적인 AI 기능과 함께 병리학 실험실이 디지털로 변환할 수 있도록 미래 경쟁력을 갖춘 간단하고 유연한 모듈식 소프트웨어 플랫폼을 제공합니다.

데이터 관리

첫 번째 다양한 기능 집합은 데이터 관리 및 워크플로 관리 플랫폼과 관련됩니다. 두 가지 운영체제를 제공합니다. 첫 번째는 리포지토리 지향 운영 체제로, 이 운영 체제를 사용하면 전체 슬라이드 이미지와 데이터가 있는 대규모 컬렉션을 저장, 관리 및 구성하고 작업할 수 있습니다. 두번째는 워크플로 지향 운영 체제로, 이 운영 체제를 사용하면 사용자는 사례 하나 또는 다양한 사례를 시작하고 고객이 정의한 디지털 프로세스 세트로 이동할 수 있습니다.

두 번째 사용 사례 모음은 고객이 연구에 대규모 그룹 또는 소규모 그룹과 함깨 사례를 배정하거나 실시간으로 원격 병리학을 수행하는지 여부와 관계없이 공동 작업과 기관 간 검토에 당사 플랫폼을 활용하는 사례로, 이 모든 것이 클라우드나 온프레미스에서 동일한 기본 플랫폼에서 발생합니다. 세 번째 기능 집합은 디지털 IHC에 적용됩니다. Proscia는 IHC 및 H&E의 염색된 슬라이드를 일관되게 평가할 수 있는 연구원 전용 염색별 알고리즘 제품군을 제공합니다.

Proscia는 소프트웨어 전문 기업이며 우리는 이러한 전체 슬라이드 이미지의 디지털화가 필요하면서 유용할 것으로 믿고 있으며 실제로 전체 슬라이드 이미지로 작업할 수 있는 소프트웨어가제공되고 있습니다.

디지털 변환 시 고려 사항

지난 2년 동안 두 가지가 크게 변화했습니다. 첫 번째로, 클라우드 기술을 포함한 컴퓨팅 기술이 크게 진보하여 조직을 변화시켰습니다. 이러한 획기적인 변화로 인해 기술, 제공된 사용 사례 및 사용자 환경에서 새로운 진보가 가능해졌습니다. 동시에 이러한 진보는 디지털 변환 시의 비용을 낮춥니다. 두 번째 중요한 변화는 변화가 아니라 이러한 사례를 더욱 수행하여 수익을 올리는 동시에 비용을 줄여야 한다는 압력이 증가한다는 점입니다. 전체 디지털 병리학 역사에서 일관되게 유지되고 있는 것 하나는 디지털 병리학의 고객, 소비자 및 사용자가 함께 해야 한다는 점입니다. 결코 양보해서는 안 되는 하나는 디지털 병리학 시스템이 이미징 및 최적화된 워크플로에 따르면 서 그 반대가 되면 안 된다는 점입니다.

기대 충족

병리학 그룹은 IT 담당자, 법무 부서, 구매, 병리학자 및 임상병리사의 다양한 요구 사항을 고려해야 하며, 이러한 요구 사항은 다음 세 가지 기본 질문으로 요약됩니다. 이미 진행하고 있는 작업과 함께 작업할 수 있습니까? 이 제품이 현재와 미래에 나에게 유용합니까? 내가 원하고 필요한모든 것을 수행할 수 있습니까? Proscia는 이러한 질문을 단순성, 유연성, 확장성, 모듈성 및 미래 경쟁력을 갖춘 제품 제작과 관련된 요구 사항으로 봅니다.

디지털 병리학 채택이라고 하면 위협적으로 들릴 수 있지만 결코 그렇지 않습니다. Proscia는 더욱 간단하고 쉬우면서 위협적이지 않는 디지털로 변환되도록 몇 가지 일에 집중하고 있습니다. 첫 번째는 유연하고 확장 가능한 클라우드 및 온프레미스 플랫폼을 제공하고 있다는 점입니다. 이 플랫폼은 올바른 사용자 권한과 사용자 설정 제어를 통해 안전하고 규정을 준수하면서 잘 관리되어야 합니다. 유연성은 조직의 니즈를 처리할 수 있습니다.

두 번째는 기존 플랫폼에 직접 필요한 만큼 모듈성과 플러그를 추가할 수 있는 사용 사례를 제공합니다. 드물지만 무에서 한번에 완전한 디지털로 변환하는 것이 좋을 수도 있습니다. 기관에서 근무하는 모든 사람들과 공급업체에 불만이 많으면 이럴 수도 있습니다. 모듈 채택을 통해 작게 시작하고, 매우 사실적이자 구체적으로 알고 있는 사용 사례로 시작하고, 디지털의 이점을 취한 후 확장할 수 있습니다.

세 번째는 병리학자들 수중에서 벗어난 디지털 병리학 시스템을 구현, 학습 및 실제 사용에 대한 복잡성을 해결해야 한다는 점입니다. 디지털 병리학을 채택하려면 기술자나 기술에 능통한 개인이 아닌 병리학자들이 유용하게 사용할 수 있어야 합니다.

디지털 및 컴퓨팅 병리학

컴퓨팅 병리학과 AI 개념은 기술의 강력한 발전을 활용하여 병리학자와 실험실에서 사용할 수 있는 방법으로 적용하는 것을 의미합니다. 이 예는 최근에 Proscia의 피부 병리학 관련 R&D 팀에서 발표한 예로, 전체 슬라이드 이미지에서 종양 부위를 동정할 수 있도록 학습된 AI 구동 알고리즘입니다. 이러한 AI 구동 기술과 같은 연구원 전용 기술은 아직도 현재 개발 중이지만 Proscia 또는 다른 기업의 디지털 병리학 운영 체제에 도입하고 워크플로에 적합하게 적용하면 진단 검사 의학과의 경제와 과학이 발전하고 병리학자들이 강력한 기술을 사용할 수 있습니다.

질문과 답변

Q: 처음에 채택한 시스템이 실험실을 디지털로 변환하는 데 적합한지 어떻게 확인할 수 있습니까?

A: MR. BUCHBINDER

현재의 사용 사례뿐만 아니라 미래의 사용 사례를 계속 사용할 수 있는 기능을 채택했는지 확인할 수 있는 두 가지 요소는 투명성과 솔직한 호기심입니다. 미래에 무엇을 할 것인지 알고 있으면 디지털 병리학 공간의 모든 공급업체에 분명히 요청할 것입니다. 모른다고 하더라도 Proscia 및 Leica와 같은 회사가 원하는 것에 대한 포괄적이면서 완벽한 시각을 가지고 있으면 항상 도움이 됩니다. 또한 실제로 호환성과 상호 운용성에 대해 솔직하게 말하는 시스템을 찾아야 합니다. 한 회사에서 영원히 모든 니즈를 처리할 수 있고 현재 채택한 시스템이 무한하게 확장할 수 있는 기회가 한 번뿐이라면 이는 해당되지 않습니다. 현재 채택한 시스템에 관계없이 기술 자체가 확장되고 다른 솔루션과 통합될 수 있는지 확인하는 방법을 찾아야 합니다.

Q: 디지털 병리학과 컴퓨팅 병리학 간의 차이를 좀 더 자세히 설명해주시겠습니까?

A: MR. BUCHBINDER:

컴퓨팅 병리학은 새로운 문구나 용어이며 모든 사람들이 이를 정의하는 데 자신만의 뉘앙스를 가지고 있습니다. 제가 간단하게 디지털 병리학이라고 생각하는 방법은 병리학 데이터의 가용성과 액세스 가능성입니다. 반면 컴퓨팅 병리학은 데이터를 의미 있는 정보로 변환하고 이러한 정보를 병리학자와 실험실에 제공합니다. 중요한 점은 이 두 가지가 아닌 하나만 가지고 있는 것이 매우 어렵다는 점입니다. 디지털 병리학이 없으면 컴퓨팅 병리학도 없으며 실제로 대다수에서 디지털 병리학 외에 컴퓨팅 병리학를 사용하는 경우가 없습니다. 컴퓨팅은 사람들이 디지털로 변환하는 주된 이유입니다. 컴퓨팅은 약속이자 잠재력입니다. 우리는 디지털 병리학과 컴퓨팅 병리학 간의 시너지 관계를 확인했으며 실제로 하나를 가지려면 다른 하나가 있어야 합니다.

A: DR. BARAS

디지털 병리학은 조직학 이미지를 컴퓨터 화면에서 볼 수 있는 이미지로 디지털화하는 데 특화된 질문이며 사람이 직접 진단할 수 없다는 점에서 방사선학과 매우 유사합니다. 컴퓨팅 병리학은 유전체학 또는 면역 데이터 등 소스에 관계없이 데이터 소스 하나를 사용하고 이미징, 유전체학 을 통해 원시 데이터에서 일부 추가 데이터 기능을 파생하여 특히 임상 분야에 유용한 정보를 제공하는 것을 말합니다. 디지털 병리학은 조직학 슬라이드를 디지털화하는 데 특화되어 있고 켬퓨팅 병리학은 이러한 이미지에서 수많은 데이터를 파생하는 것이라 말할 수 있습니다.

Q: 디지털 병리학 공급업체를 평가하는 데 가장 중요한 요소는 무엇입니까?

A: DR. COLGAN

여러 공급업체를 평가할 때 다양한 면을 살펴봐야 합니다. 첫 번째는 특정 사용 사례를 염두에 두고 시작하고 최종 목표를 달성하기 위해 가장 먼저 달성하고 유지해야 할 것을 확인하고 이에 관여할 수 있는 모든 이해당사자들을 만족시킬 수 있는지 여부입니다. 이에 대한 실험실 요소는 일반적으로 스캔 관점이므로 실험실 담당자는 편안하게 시스템을 선택할 수 있어야 합니다. 가지고 있는 기존 시스템과의 상호 운용성도 IT 면에서 만족스러워야 합니다. 개인뿐만 아니라 슬라이드를 검토해야 하는 병리학자 측면에서 선택한 시스템이 만족스럽고 기존 인프라와 네트워크에 연결될 수 있어야 합니다. 시스템의 조작 요소와 사용 편리성도 중요할 수 있습니다. 생각하고 있는 최종 목표를 정리한 후 프로세스에 참여하고 있는 다른 모든 이해당사자들을 설득해야 합니다

Q: 현미경의 1.1 cm 최대 직경 시야를 20" 이상 화면으로 변환하는 이유는 무엇입니까?

A: DR. COLGAN

시야 면에서 디지털 병리학 사용을 평가했다면 공정한 비교가 아니라고 할 수 있어도 예라고 답할 것입니다. 하지만 디지털 병리학의 다른 모든 이점을 활용할 수 있지만 현미경에서는 불가능합니다. 지나치게 단순화하여 뷰어 관점에서도 슬라이드 두 개를 나란히 보고 슬라이드를 두 개 이상 볼 수 있습니다. H&E의 연속 절편을 확인한 후 관련 IHC 염색을 조사하려는 경우 단일 화면에서 이러한 모든 것을 볼 수 있다는 점은 중요할 뿐만 아니라 일부 기본에 따라 정확도와 사용 편리성의 수준을 제공하도록 측정을 수행할 수도 있습니다. 지금 컴퓨팅 병리학과 잠재 이점에 대해 언급한 모든 것에 추가하여 시야뿐만 아니라 고려할 수 있는 다양한 이점이 있습니다.

Q: 임상 분야에서 컴퓨팅 병리학의 가장 큰 이점은 무엇입니까?

A: MR. BUCHBINDER

특별히 피부 병리학에 대한 결과에 대해 언급한 제 프리젠테이션에서 우리가 피부병리학이 좋은 시작이라고 생각한 이유와 이 전공만 디지털 병리학과 컴퓨팅 병리학의 이점을 활용할 수 있는 것이 아니라는 이유에 대해 우리 철학에 유용한 정보를 제공할 것입니다.

AI를 포함하여 어떤 컴퓨팅 도구를 사용할 것인지 검토할 때 병리학자들이 무엇을 할 수 있는지 논의합니다. 여러분은 병리학자들이 일상의 업무를 수행하는 데 유용한 추가 정보, 추가 메트릭, 추가 정량화를 제공하거나 표준 실험실로 가는 프로세스의 일부처럼 일상적이지만 여전히 중요한 워크플로의 다른 부분을 자동화하거나 단순화합니다. 디지털로 변환이나 컴퓨팅 병리학 도구 채택을 통해 대부분 이점을 활용할 수 있는 병리학 분야는 향상된 표준화 및 정량화가 필요하거나, AI를 구동하여 얻은 추가 정보의 대부분 이점을 실제로 활용할 수 있거나, 재미없거나 지루한 작업을 처리하는 일상 작업의 대부분을 시스템으로 간편하게 처리한 후 실제 실습에 필요한 병리학 부분에 남은 시간을 집중할 수 있는 분야입니다.