Livre Blanc
Le coût caché de la renumérisation des lames
Comment l’IA modifie les exigences de renumérisation en pathologie numérique
En pathologie clinique, les taux de renumérisation des lames entières représentent un coût opérationnel important, mais souvent sous-estimé. De nombreux laboratoires ne découvrent le véritable coût de la renumérisation qu’après la mise en place d’un flux de travail numérique.
À mesure que l’intelligence artificielle (IA) est adoptée
en pathologie, cette problématique devient criante. L’analyse basée sur l’IA peut être plus sensible aux variations de qualité de l’image sur l’image entière de la lame que les méthodes de contrôle ponctuelles traditionnelles. La vérification de la qualité de l’image doit donc gagner en cohérence.
Explorez ce livre blanc pour découvrir comment, grâce au contrôle qualité (CQ) intégré et aux fonctionnalités de renumérisation autonome, les images de lames entières peuvent désormais répondre aux exigences diagnostiques et analytiques plus en amont dans le flux de travail numérique.
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Ce que vous apprendrez dans ce livre blanc
- Pourquoi les taux de rénumérisation continuent d’augmenter : Découvrez comment l’adoption de l’IA peut accroître le besoin de vérification rigoureuse de la qualité sur l’ensemble des images de lames entières.
- Comment les flux de travail des scanners conventionnels créent des boucles de renumérisation externes: Voyez comment le contrôle qualité post-numérisation peut ajouter des étapes au flux de travail, une manipulation manuelle et des retards lorsque des problèmes de qualité sont identifiés après la numérisation.
- Comment le contrôle qualité en ligne modifie le flux de travail: Découvrez comment les scanners d’imagerie de lames entières (WSI) dotés du contrôle qualité en ligne et de fonctionnalités de renumérisation autonome sont capables de gérer la qualité de l’image pendant la numérisation plutôt qu’après l’acquisition.
- Le coût réel du contrôle qualité et de la renumérisation : Comprenez comment le contrôle qualité (CQ) manuel, la récupération des lames, la rénumérisation et le CQ répété des lames signalées peuvent alourdir les coûts de main-d’œuvre et la complexité du flux de travail.
Qui doit lire ce livre blanc
Laboratoires de pathologie clinique, équipes de pathologie numérique, responsables des opérations de laboratoire et organisations évaluant ou développant des flux de travail en pathologie assistés par l’IA. Ce livre blanc peut s’avérer particulièrement pertinent pour les équipes évaluant le contrôle qualité de l’imagerie de lames entières, les taux de renumérisation, le rendement du scanner et la prévisibilité du flux de travail au fil de l’augmentation de l’utilisation de l’IA.
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Obtenez des informations techniques sur la manière dont la renumérisation de lames affecte les opérations de pathologie numérique et sur la façon dont le CQ en ligne avec des renumérisations autonomes peut générer des flux de travail plus prévisibles.