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AI药物发现和诊断计划的采购数据
虽然患者可能有特定的诊断，但根据切除组织制备的每个块可能不能代表该诊断。我们的过程在我们历史的整个过程中，确保数据和图像与机器学习相关联并支持机器学习。” Bioivt的收集和相关数据也遵循相关的监管和道德准则，仅通过条形码来识别样品，以确保无偏见的评估和患者的机密性每个样本都有患者的同意或IRB批准的同意书，以在广泛的研究中使用，包括商业产品或服务的开发。盲目的IRB和知情同意文件在购买前向客户提供，以确保所有标本和监管文件都符合其客户的要求。2016年，Bioivt将Aperio数字病理学纳入其组织病理学审查过程。 客户现在能够以良好的质量，速度和可靠性来查看全滑动图像。 “我们还扫描了许多历史案例，因为已为所有采购的标本维护了与每种情况相关的H＆E幻灯片和数据，” Miller博士说。 实际上，现在可以在使用其数字门户购买之前预览Bioivt网站上的每个FFPE组织块。 “您可以使用我们的数字门户网站搜索我们的库存或使用我们将亲自选择的专家搜索工程师团队的策划搜索输出2016年，Bioivt将Aperio数字病理学纳入其组织病理学审查过程。客户现在能够以良好的质量，速度和可靠性来查看全滑动图像。“我们还扫描了许多历史案例，因为已为所有采购的标本维护了与每种情况相关的H＆E幻灯片和数据，” Miller博士说。实际上，现在可以在使用其数字门户购买之前预览Bioivt网站上的每个FFPE组织块。“您可以使用我们的数字门户网站搜索我们的库存或使用我们将亲自选择
一种基于芯针活检全切片图像的前列腺癌诊断人工智能算法：一项盲法临床验证和部署研究
方法 使用飞利浦扫描仪数字化的前列腺 CNB 的苏木精和伊红 (H&E) 染色载玻片开发了一种基于 AI 的算法，这些载玻片分为训练数据集（来自 549 张 H&E 染色载玻片的 1 357 480 个图像块）和内部测试数据集（2501 张 H&E 染色载玻片）。该算法为癌症概率、Gleason 评分 7-10（与 Gleason 评分 6 或非典型小腺泡增生 [ASAP] 相比）、Gleason 模式 5、神经周围侵袭和 CNB 材料中癌症百分比的计算提供了载玻片级评分。随后在 Aperio AT2 扫描仪上数字化的 100 个连续病例（1627 张 H&E 染色载玻片）的外部数据集上验证了该算法。此外，AI 工具在常规临床工作流程中的病理实验室中实施，作为第二个读取系统来审查所有前列腺 CNB。使用受试者工作特征曲线下面积 (AUC)、特异性和敏感性以及癌症百分比的皮尔逊相关系数 (Pearson's r) 来评估算法性能。
量子安全组织的指南
许多人为该报告的发展做出了贡献和专业知识。We extend special acknowledgement to the members of the QED-C Use Cases Technical Advisory Committee (TAC), who were instrumental in scoping our effort and reviewing and refining the final document: • Santanu Basu, Corning • JW Bray, GE Research • Dr. William Clark, General Dynamics Missions Systems • Dr. Ann Cox, DHS Science and Technology Directorate • Dr. Jonathan Felbinger, QED-C / SRI International • Will Finigan, Aliro Quantum • Jim Gable, Anametric • Dr. Noel Goddard, Qunnect • K Karunaratne, Qubitekk • Denis Mandich, Qrypt • Elliott Mason, Young Basile • Corey McClelland, Qubitekk • Dr. Celia Merzbacher, QED-C / SRI International • David Ott, VMware • Rima Oueid, U.S. Department of Energy • Dr. William Oxford, Nametric•John Prisco，安全量子•William R. Trost，AT＆T•Katherine Ward，通用动力任务系统•Damian Watkins，Aperio Global