УПРАВЛІННЯ ЦИФРОВИМИ ДАНИМИ В ПАТОЛОГІЇ

Л.Ю. Бабінцева

doi:10.11603/mie.1996-1960.2023.1-2.13960

Автор(и)

Л.Ю. Бабінцева Національний університет охорони здоров’я України імені П. Л. Шупика https://orcid.org/0000-0003-2753-5489

DOI:

https://doi.org/10.11603/mie.1996-1960.2023.1-2.13960

Ключові слова:

біомедична інформатика, цифрова патологія, управління даними, аналіз зображень, великі дані, біомедична візуалізація

Анотація

В усіх сферах людської діяльності активно відбуваються процеси цифровізації. Проаналізовано управління цифровими даними в сучасній патології, як одного з інформаційних середовищ, заснованих на цифрових зображеннях препаратів. Показано, що великі обсяги даних патології, які генеруються в клінічній практиці та в ході наукових досліджень, роблять актуальним завдання підвищення якості управління ними. Визначено, що управління сучасними цифровими даними в патології являється технологією, яка спрямована на надання персоналізованої та цільової медичної допомоги в даний час і найближчому майбутньому. За результатами дослідження зроблено висновки про тенденції управління цифровими даними в патології, що пов'язані з розвитком програмного та апаратного забезпечення цифровізації, зокрема інструментів аналізу зображень, емуляцією діагностичних процедур, управлінням великими об'ємами зображень високої роздільної здатності, а також впровадженням штучного інтелекту.

Посилання

Karnovsky, M. J. (2006). A pathologist's odyssey. Annu Rev Pathol., 1, 1-22. DOI: https://doi.org/10.1146/annurev.pathol.1.110304.100140

Williams, B. J., DaCosta, P., Goacher, E., Treanor, D. (2017). A Systematic Analysis of Discordant Diagnoses in Digital Pathology Compared with Light Microscopy. Archives of Pathology & Laboratory Medicine, 141, 12, 1712-1718. DOI: https://doi.org/10.5858/arpa.2016-0494-OA

Comaniciu, D., Meer, P. (2002). Advanced Algorithmic Approaches to Medical Image Segmentation. In: State of The Art Applications inCardiology, Neurology, Mammography and Pathology. New York : Springer-Verlag, 541-558. DOI: https://doi.org/10.1007/978-0-85729-333-6_10

Cooper, L. A., Kong, J., Gutman, D. A., Wang, F. et al. (2010). An integrative approach for in silico glioma research. IEEE Trans Biomed Eng., 57 (10), 2617-2621. DOI: https://doi.org/10.1109/TBME.2010.2060338

Ahlers, H. J., Stratman, C. et al. (2014). Can digital pathology result in cost savings? A financial projection for digital pathology implementation ofa large integrated health care organization. J Pathol Inform., 5, 33. DOI: https://doi.org/10.4103/2153-3539.139714

CAP - Transforming Pathologists (2011). Available from: http://www.cap.org/apps/docs/membership/transformation/new/index.html.

Charite Universitatsmedizin Berlin. European Scanner Contest (2011). Available from: http://scanner-contest.charite.de.

Campanella, G. et al. (2019). Clinical-grade computational pathology using weakly supervised deep learning on whole slide images. Nature medicine, 25 (8), 1301-1309. DOI: https://doi.org/10.1038/s41591-019-0508-1

Madabhushi, A., Agner, S., Basavanhally, A., Doyle, S., Lee, G. (2011). Computer-aided prognosis: Predicting patient and disease outcome via quantitative fusion of multi-scale, multi-modal data. Comput Med Imaging Graphics, 35 (7-8), 506-514. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compmedimag.2011.01.008

Gurcan, M. N., Kong, J., Sertel, O. et al. (2007). Computerized pathological image analysis for neuroblastoma prognosis. Proc AMIA Annu Symp., 304-308. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2655895/.

Gardner, R. M., Overhage, J. M., Steen, E. B. et al. (2009). Core content for the subspecialty of clinical informatics. J Amer Med Inf Assoc., 16 (2), 153-157. DOI: https://doi.org/10.1197/jamia.M3045

Rojo, M. G., Garcia, G. B., Mateos, C. P., Garcia, J. G., Vicente, M. C. (2006). Critical comparison of 31 commercially available digital slide systems in pathology. Int J Surg Pathol., 14 (4), 285-305. DOI: https://doi.org/10.1177/1066896906292274

Abels, E., Pantanowitz, L. (2017). Current State of the Regulatory Trajectory for Whole Slide Imaging Devices in the USA. Journal of pathology informatics, 8, 23. DOI: https://doi.org/10.4103/jpi.jpi_11_17

DICOM. Digital imaging and communications in medicine (2011). Available from: http://medical.nema.org/.

Cooper, L. A., Carter, A. B., Farris, A. B., Wang, F. (2012). Digital Pathology: Data-Intensive Frontier in Medical Imaging: Health-information sharing, specifically of digital pathology, is the subject of this paper which discusses how sharing the rich images in pathology can stretch the capabilities of all otherwise well-practiced disciplines. Proc IEEE Inst Electr Electron Eng., 100 (4), 991-1003. doi: 10.1109/ JPROC.2011.2182074. DOI: https://doi.org/10.1109/JPROC.2011.2182074

Al-Jana, B. S., Huisman, A., Van Diest, P. J. (2012). Digital pathology: current status and future perspectives. Histopathology, 61 (1), 1-9. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1365-2559.2011.03814.x

Baidoshvili, A., Bucur, A., Van Leeuwen, J. et al. (2018). Evaluating the benefits of digital pathology implementation: time savings in laboratory logistics. Histopathology, 73 (5), 784-794. DOI: https://doi.org/10.1111/his.13691

Mintser, O. P., Babintseva, L. Yu. (2022). Existing strategies, trends and significance of data presentation forms for the generalization of scientific research, project management and grant documentation design. K.: LLC «NVP «Interservice»». ISBN 978966-999-308-3. [In Ukrainian].

Apostu, S. A., Vasile, V., Veres, C. (2021). Externalities of Lean Implementation in Medical Laboratories. Process Optimization vs. Adaptation and Flexibility for the Future. Int J Environ Res Public Health, 18 (23), 12309. DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph182312309

Williams, B. J., Bottoms, D., Clark, D. et al. (2019). Future-proofing pathology part 2: building a business case for digital pathology. Journal of Clinical Pathology, 72 (3), 198-205. DOI: https://doi.org/10.1136/jclinpath-2017-204926

Health workforce (2019). World Health Organization. Available from: https://www.who.int/health-topics/health-workforce#tab=tab_1.

Gurcan, M. N., Boucheron, L. E., Can, A. et al. (2009). Histopathological Image Analysis: A Review. IEEE Rev Biomed Eng., 2, 147-171. DOI: https://doi.org/10.1109/RBME.2009.2034865

Foran, D. J., Yang, L., Chen, W., Hu, J. et al. (2011). ImageMiner: A software system for comparative analysis of tissue microarrays using content-based image retrieval, high-performance computing, and grid technology. J Amer Med Inf Assoc., 18 (4), 403-415. DOI: https://doi.org/10.1136/amiajnl-2011-000170

Davies, R. (2015). Industry 4.0 Digitalisation forproductivity and growth. European Parliamentary Research Service. European Union. Available from: https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/BRIE/2015/568337/EPRS_BRI(2015)568337_ EN.pdf.

Henricks, W. H., Boyer, P. J., Harrison, J. H. et al. (2003). Informatics training in pathology residency programs: Proposed learning objectives and skill sets for the new millennium. Arch Pathol Lab Med., 127 (8), 1009-1018. DOI: https://doi.org/10.5858/2003-127-1009-ITIPRP

McDonald, C. J., Huff, S. M., Suico, J. G., Hill, G. et al. (2003). LOINC, a universal standard for identifying laboratory observations: A 5-year update. Clin Chem., 49 (4), 624-633. DOI: https://doi.org/10.1373/49.4.624

Bueno, G., Fernandez-Carrobles, M. M., Deniz, O., Garria-Rojo, M. (2016). New Trends of Emerging Technologies in Digital Pathology. Pathobiology, 83 (2-3), 61-69. DOI: https://doi.org/10.1159/000443482

Weinstein, R. S., Graham, A. R., Richter, L. C., Barker, G. P. et al. (2009). Overview of telepathology, virtual microscopy, and whole slide imaging: Prospects for the future. Human Pathol., 40 (8), 1057-1069. DOI: https://doi.org/10.1016/j.humpath.2009.04.006

Wang, F. (2011). Pathology Analytic Imaging Standards. Available from: https://web.cci.emory.edu/confluence/display/PAIS/.

Kim, D., Hanna, M. G., Vanderbilt, C., Sirintrapun, S. J. (2021). Pathology informatics education during the COVID-19 Pandemic at Memorial Sloan Kettering Cancer Center. Acta Med Acad., 50 (1), 136-142. DOI: https://doi.org/10.5644/ama2006-124.331

Harrison, J. H., Jr. (2004). Pathology informatics questions and answers from the University of Pittsburgh pathology residency informatics rotation. Arch Pathol Lab Med., 128 (1), 71-83. DOI: https://doi.org/10.5858/2004-128-71-PIQAAF

Gu, J., Taylor, C. R. (2014). Practicing pathology in the era of big data and personalized medicine. Appl Immunohistochem Mol Morphol., 22 (1), 1-9. DOI: https://doi.org/10.1097/PAI.0000000000000022

Gilbertson, J. R., Ho, J., Anthony, L. et al. (2006). Primary histologic diagnosis using automated whole slide imaging: A validation study. BMC Clin Pathol., 6, 4. DOI: https://doi.org/10.1186/1472-6890-6-4

Safran, C., Shabot, M. M., Munger, B. S. et al. (2009). Program requirements for fellowship education in the subspecialty of clinical informatics. J Amer Med Inf Assoc., 16 (2), 158-616. DOI: https://doi.org/10.1197/jamia.M3046

Daniel, C., Macary, F., Garria Rojo, M., Klossa, J. et al. (2011). Recent advances in standards for collaborative digital anatomic pathology. Diagn Pathol., 6 (1), S17. DOI: https://doi.org/10.1186/1746-1596-6-S1-S17

Royal College of Pathologists. Best practice recommendations for digital pathology (2018). Available from: https://www.rcpath.org/static/f465d1b3-797b-4297-b7fedc00b4d77e51/Best-practice-recommendations-for-implementing-digital-pathology.pdf.

Straus, W. (1957). Segregation of an intravenously injected protein by droplets of the cells of rat kidneys. J Biophys Biochem Cytol., 3 (6), 1037-1040. DOI: https://doi.org/10.1083/jcb.3.6.1037

Caldwell, M. L., Moffitt, R. A., Liu, J. et al. (2008). Simple quantification of multiplexed quantum dot staining in clinical tissue samples. Proc IEEE Conf Eng Med Biol Soc., 1907-1910. DOI: https://doi.org/10.1109/IEMBS.2008.4649559

Daniel, C., Rojo, M. G., Klossa, J., Della Mea, V. et al. (2011). Standardizing the use of whole slide images in digital pathology. Comput Med Imaging Graphics, 35 (7-8), 496-505. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compmedimag.2010.12.004

Williams, S., Henricks, W. H., Becich, M. J., Toscano, M., Carter, A. B. (2010). Telepathology for patient care: What am I getting myself into? Adv Anatom Pathol., 17 (2), 130-149. DOI: https://doi.org/10.1097/PAP.0b013e3181cfb788

Goacher, E., Randell, R., Williams, B. J., Treanor, D. (2017). The Diagnostic Concordance of Whole Slide Imaging and Light Microscopy: A Systematic Review. Archives of Pathology & Laboratory Medicine, 141 (1), 151-161. DOI: https://doi.org/10.5858/arpa.2016-0025-RA

Schwab, K. (2015). The Fourth Industrial Revolution. What It Means and How to Respond. Foreign Affairs. Available from: https://www.foreignaffairs.com/world/fourth-industrial-revolution.

Goldberg, I. G., Allan, C., Burel, J. M., Creager, D. et al. (2005). The Open Microscopy Environment (OME) data model and XML file: Open tools for informatics and quantitative analysis in biological imaging. Genome Biol., 6 (5), R47. DOI: https://doi.org/10.1186/gb-2005-6-5-r47

Wilbur, D. C., Madi, K., Colvin, R. B. et al. (2009). Whole-slide imaging digital pathology as a platform for teleconsultation: A pilot study using paired subspecialist correlations. Arch Pathol Lab M-ed., 133 (12), 1949-1953. DOI: https://doi.org/10.5858/133.12.1949

Mintser, O. P., Babintseva, L. Yu. (2022). New trends in the development of data presentation and management systems. Analytical view. Medical informatics and engineering, 1-2 (57-58), 5-13. [In Ukrainian].