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执行摘要 病理学支撑着 90% 以上的医疗保健决策，目前正在经历数字化现代化，越来越依赖于新颖的成像和数据分析方法。COVID-19 疫情加剧了英国病理学服务的压力。虽然病理学服务的数字化有助于缓解这种压力，但许多数字化解决方案为时过早，因为它们基于非标准化流程、未校准的仪器、黑盒 AI 工具和低质量数据。关于使用人工智能工具的安全实践的计量指导、行业范围的数据和元数据标准、解决图像采集差异的技术以及病理学家的培训是通过更快、更精确、更强大的诊断改善患者结果的关键。为了支持工业战略挑战基金对数字病理学中心的投资，NPL 于 2020 年启动了一个数字病理学跨学科项目。本报告介绍了项目第一阶段结束时知识收集活动的结果。研究结果包括 a) 文献综述（第 2.1 节）、b) 在线调查结果，以确定数字病理学中的计量需求（第 2.2 和 6 节）和 c) 2021 年 1 月举行的 NPL 与数字病理学专家研讨会的成果，吸引了来自 NHS、制药、设备和软件供应商以及学术界的 40 多名与会者（第 2.3 和 3 节）。Si
NPL 报告 AS 102
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