اتفاق أسترازينيكا وروش في آسيا: لماذا يهم اختصاصي الأمراض قبل أن يهم منصة الفحص الرقمي؟
اتفاق أسترازينيكا وروش في آسيا يركز على الباثولوجيا الرقمية وAI في HER2 وTROP2، مع دلالات عملية لاختصاصيي الأمراض.
ClinSegAI: تصحيح التقسيم قبل تحويل الخلايا إلى أرقام
ClinSegAI يذكّر أطباء الأمراض بأن جودة التقسيم تحدد قيمة القياسات الرقمية، خصوصاً عند ربط H&E بالراديومكس والبيانات المكانية.
MetAssist 2.0: ذكاء اصطناعي عام لفحص نقائل العقد اللمفاوية
MetAssist 2.0 يختبر كشف نقائل العقد اللمفاوية عبر 8144 شريحة و7 سرطانات، مع حساسية عالية وفرز قد يخفض عبء العمل على اختصاصي الأمراض.
استحواذ Roche على PathAI: ماذا يعني ذلك لاستخدام الذكاء الاصطناعي داخل مختبرات التشريح المرضي؟
قراءة مهنية لاستحواذ Roche المرتقب على PathAI، مع التركيز على أثره المحتمل في الاعتماد التشخيصي، الحوكمة، ودمج الذكاء الاصطناعي داخل سير العمل.
Path2Space: توقع التعبير الجيني المكاني من شرائح سرطان الثدي
دراسة Cell تعرض Path2Space للتنبؤ بالتعبير الجيني المكاني من شرائح سرطان الثدي، وربط خرائط TME بالبقاء والاستجابة للعلاج.
التوصيف المكاني يكشف أحياء خلوية مختلفة في الربو وCOPD
دراسة من Mayo Clinic تستخدم التوصيف المكاني لرسم أحياء خلوية مختلفة في الربو وCOPD، وتوضح لماذا يهم موقع الخلية داخل النسيج بقدر نوعها.
استحواذ روش على PathAI: ما الذي يتغير داخل مختبرات الباثولوجي؟
قراءة مهنية لاستحواذ روش على PathAI بقيمة تصل إلى 1.05 مليار دولار، وما يعنيه ذلك لسير العمل الرقمي والخوارزميات التشخيصية داخل المختبر.
PRET من جامعة هونغ كونغ: اختبار جاد للذكاء الاصطناعي القليل البيانات في الباثولوجيا الرقمية
نظام PRET من جامعة هونغ كونغ يستخدم التعلم بالسياق لتحليل الشرائح الكاملة بأمثلة قليلة، مع نتائج قوية وحاجة واضحة إلى تحقق سريري مستقل.
قراءة رقمية في تحقق PD-L1 قبل التنظيم: أين يظل قرار اختصاصي الأمراض ضرورياً؟
دراسة حديثة عن أداة تعلم عميق مساعدة في حساب TPS لاختبار PD-L1 في سرطان الرئة، مع تركيز عملي على عتبات 1% و50% ودور اختصاصي الأمراض في الحالات الحدية.
PRET: نموذج Pathology AI يتعامل مع السرطان من 8 شرائح فقط
نظام PRET من HKUST يختبر in-context learning في WSI، مع أداء مرتفع في كشف نقائل العقد اللمفاوية وتقليل الحاجة إلى fine-tuning.