消除主观性的病理

安捷伦科技公司最近发布的在线版本的Dako地图集的污点作为参考工具的使用和解释污渍。阿特拉斯的新的互动版本增强了它的实用性作为参考和延长其使用病理学家的教育和培训。学员可以查看和注释的幻灯片图像,该工具可以评估学员是否准确判断污渍。该工具还作为参考指南为经验丰富的病理学家,提供一个一致的评估框架。

这是必要的,因为一个一百万个不同的因素可以影响染色的强度,它的颜色,其结合细胞,显微镜下的外观。通过训练和经验,病理学家学会适应这些变化,但染色可变性是主体性的一个小例子,今天特有的病理。虽然主体性不一定与准确性,主观观察越多,就越不可能是准确的。

病理学家甚至不谈论精度一致性-之间有多少协议提供的诊断病理学家检查一个特定的幻灯片。给相同的手术组织幻灯片100病理学家,例如,只有75人将达成一致的诊断。和谐在乳房组织样本,另一方面,运行在90和99%。

这里有一些许多因素使病理学的一个主观的医学科学:

染色的可变性。因为染色是一个化学过程,它受到变幻莫测参与化学污染物在水中,温度的变化,不同的批次之间化学成分的化学物质,搅拌速度,或者不同的协议。所有这些会导致不同的污渍。污渍从不同的实验室,从不同的人在同一实验室,甚至是不同批次由同一人将不同。实验室处理,包括参考幻灯片——已知的特色——在每批为病理学家在解释结果时提供一个参考点。病理学家也学会弥补差异在进行评估时。

样品的性质。组织样本,从本质上讲,只有一小部分的整体。很少有统一组织表现出特定的特征在整个组织。

涉及的专业。和谐对外科组织差,例如,因为域的宽度太大。有成千上万的因素,可以参与评估一般外科幻灯片。相比之下,评估乳腺组织是一个更集中的领域,这意味着有更少的因素要考虑。

人类人类。有一个自然的变化。他们有不同层次的人才和经验。他们注意到不同的东西。他们有不同的观点是很重要的。糟糕的日子。他们分心。他们犯错误。这一切导致了自然变化的病理学家将评估一个特定的组织。

数字病理经常伸出来去除一些分析主体性的组织样本和临床提供一个有用的诊断。这种“计算机辅助病理学”为病理学家提供了一个可量化的和一致的基础组织幻灯片解释这些发现。这可以在几个方面影响:

图像归一化。数字病理图像处理可以调整图片占据了——或者under-staining的组织。这提供了一个一致的参考病理学家和最重要的是电脑检查一个幻灯片。

算法的一致性。给六个病理学家相同的组织样本,让他们来决定细胞的比例,以满足给定的标准,你会得到六种不同的估计。电脑是比人类更精确地计算项目大型集。问一个算法来确定相同的百分比,它会给你每次都是同样的答案。这种一致性保证更大的可预测性。

第二个观点。一旦捕捉到一个数字病理图像系统,它可以很容易地共享与其他病理学家,在世界任何地方。虽然物理很难分享幻灯片,幻灯片图像简单的分享。这减少了主观性在两个方面。首先,它更容易得到正确的病理学家看看。研究表明,有专家在一个特定组织的一致性要比在更一般的病理学家。第二,它变得更容易分享多个病理学家。如果两个或两个以上的病理学家给相同的意见,它将增加信心,正确的诊断。或者,相反,如果有不同意见,还需要进行更多的调查研究,增加信心,避免不必要的临床干预。

外部数据的集成。病理学的大部分依靠事实可见组织的确定诊断的唯一因素。计算机辅助病理,或者计算病理学,使集成的幻灯片图像信息从病人的历史,DNA测序,和其他分子测试,为病理学家提供一个更完整的图片是什么发生在组织。

病理学将永远是一个高度主观的医学专业,但更主观我们删除的方程,我们将在正确的诊断和实现更大的一致性,最终更好的病人结果。数字病理,利用图像处理技术,提供了一个使用计算机的第一步为病理学家提供更客观的评估一个组织。计算病理学,通过集成来自不同数据源的信息的数字图像,结合机器学习和人工智能技术,将消除不确定性。