Najnowsze trendy i zmiany paradygmatów w branży patologii cyfrowej

Kolejną zaletą systemów opartych na chmurze jest to, że zwłaszcza w dużych organizacjach nie ma potrzeby integrowania zewnętrznego oprogramowania z infrastrukturą IT firmy. System w chmurze jest zintegrowany poprzez przeglądarkę internetową. Wystarczy jedynie zweryfikować zalecaną przeglądarkę (często jest to Google Chrome, która jest już zweryfikowaną, integralną częścią systemów komputerowych firmy) i można rozpocząć projektowanie własnych modeli uczenia głębokiego.

Mimo wszystkich zalet, systemy oparte na chmurze ciągle pozostawiają wiele pytań bez odpowiedzi, szczególnie tych dotyczących bezpieczeństwa i integralności danych oraz zdalnego dostępu do nich. Możliwe, a nawet prawdopodobne jest, że konkurujący ze sobą użytkownicy korzystają z tej samej chmury.

Nasuwają się pytania:

• Gdzie dokładnie są przechowywane dane użytkowników i jak są zabezpieczone przed nieuprawnionym dostępem?
• Czy istnieje możliwość fizycznej kontroli firmy przetwarzającej dane w chmurze? Jeśli tak, to w jaki sposób należałoby przeprowadzić kontrole, jeśli serwery z danymi byłyby umieszczone z dala od siebie, czasem nawet na różnych kontynentach?

Te i wiele innych pytań na temat kwestii bezpieczeństwa i kontroli należy zadać sobie przed rozpoczęciem współpracy z firmami oferującymi usługi w chmurze, szczególnie jeśli analiza obrazów patologicznych ma podlegać zarządzeniom środowiska regulacyjnego, jak to ma miejsce w przypadku badan toksykopatologicznych wspomagających rozwój leków podlegających dobrej praktyce laboratoryjnej (ang. good laboratory practice, GLP).

Systemy wspomagania decyzji patologicznych

Niedawna akceptacja uczenia głębokiego jako integralnej części patologii cyfrowej wiąże się z przejściem od programów stanowiących zamknięte systemy, które na podstawie danych obliczały wynik lub stawiały diagnozę, bez możliwości ingerencji w proces diagnostyczny, do programów, które sugerują wynik badania lub obszar wyższego prawdopodobieństwa występowania procesu chorobowego. W obu przypadkach ostateczna decyzja należy do patologa, a oprogramowanie jedynie ją wspomaga.

Patolodzy ponoszą odpowiedzialność za każdy zdiagnozowany przypadek i każdy oceniony preparat mikroskopowy. Całkowite zdanie się na program komputerowy w procesie diagnostycznym, bez możliwości ingerencji, przeraża patologów, co jest całkowicie zrozumiałe. Na rynku jest bardzo niewiele algorytmów analizy obrazu i oprogramowania do patologii cyfrowej, które są na tyle przebadane, by wyniki przeprowadzanych przez nie analiz nie musiały być zatwierdzane przez patologa.

Odzwierciedleniem tego jest brak jakichkolwiek programów opartych na sztucznej inteligencji zatwierdzonych do użytku klinicznego przez Amerykańską Agencję Żywności i Leków (Food and Drug Administration, FDA). Firmy oferujące rozwiązania informatyczne dla patologii cyfrowej powoli zaczynają to rozumieć i dopasowywać swoją ofertę do potrzeb patologów.