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Die versteckten Kosten des erneuten Scannens von Objekt-trägern

Wie KI die Rescan-Anforderungen in der digitalen Pathologie verändert

In der klinischen Pathologie stellen die Rescan-Raten von Objektträgern einen bedeutenden, aber oft unterschätzten operativen Kostenfaktor dar. Viele Labore entdecken die wahren Kosten von Rescans erst nach der Implementierung eines digitalen Workflows.

Mit der Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) in die Pathologie wird diese Herausforderung immer deutlicher. KI-basierte Analysen können gegenüber Qualitätsabweichungen über das gesamte Objektträgerbild hinweg empfindlicher sein als herkömmliche Stichprobenverfahren, wodurch ein Bedarf an einer konsistenteren Überprüfung der Bildqualität entsteht.

Lesen Sie dieses Whitepaper, um zu erfahren, wie Inline-Qualitätskontrolle (QC) und autonomes Rescannen dazu beitragen können, dass digitale Ganzpräparate bereits früher im digitalen Arbeitsablauf diagnostischen und analytischen Anforderungen entsprechen.

Darm, Alcianblau-Färbung, 20-fache Vergrößerung

Was Sie in diesem Whitepaper lernen werden

Wer sollte dieses Whitepaper lesen?

Klinische Pathologielabore, digitale Pathologieteams, Laborbetriebsleiter und Organisationen, die KI-gestützte Arbeitsabläufe in der Pathologie evaluieren oder erweitern. Dies ist insbesondere für Teams relevant, die die Qualitätskontrolle bei Ganzpräparat-Scans, Wiederholungsraten, Scannerdurchsatz und die Vorhersagbarkeit von Arbeitsabläufen
im Zuge des zunehmenden Einsatzes von KI bewerten.

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Erhalten Sie technische Einblicke darin, wie das erneute Scannen von Objektträgern die Abläufe in der digitalen Pathologie beeinflusst und wie eine Inline-Qualitätskontrolle mit automatisierten Rescans besser vorhersagbare Arbeitsabläufe unterstützen kann.