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J-GLOBAL ID：202202290154447148   整理番号：22A0313299

翻訳医学と臨床診療におけるデジタル病理学と人工知能【JST・京大機械翻訳】

Digital pathology and artificial intelligence in translational medicine and clinical practice

著者 (4件)： Baxi Vipul (Bristol Myers Squibb, Princeton, NJ, USA) ,  Edwards Robin (Bristol Myers Squibb, Princeton, NJ, USA) ,  Montalto Michael (PathAI, Boston, MA, USA) ,  Saha Saurabh (Bristol Myers Squibb, Princeton, NJ, USA)
資料名： Modern Pathology  (Modern Pathology)
巻： 35  号： 1  ページ： 23-32  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4740A  ISSN： 0893-3952  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 伝統的病理学アプローチは,診断のデリバリー,蛋白質発現の半定量的または定性的評価,および疾患の分類において不可欠な役割を果す。技術的進歩と精密医学に関する増加した焦点は,最近,定量的病理学的評価,すなわち全スライドイメージングと人工知能(AI)ベースソリューションのためのディジタル病理学ベースのアプローチの開発の道を開き,人間の視覚知覚を超えた情報の探索と抽出を可能にした。免疫腫瘍学の分野の中で,薬物開発と翻訳研究におけるそのような方法論の応用は,複雑な病態生理学と新規バイオマーカーと薬物標的の発見を解読するための貴重な機会を生み出した。任意の疾患に対して利用可能な治療オプション数の増加により,実務者は各患者に対して最も適切な治療を選択するための成長課題に直面している。AIベースのアプローチの増え続ける利用は,患者プロファイルに基づく最適な治療レジメンの同定を支持する診断アッセイのための患者の層別化と選択へのディジタルアプローチで,腫瘍微小環境の理解を実質的に広げる。本レビューは,バイオマーカー発見と患者選択におけるAIベースの方法の実施の機会と限界の概観を提供し,デジタル病理学とAIにおける進歩が,臨床設定で採用されるかどうかに直面して,翻訳医学の現在の景観においてどのように考慮されるべきであるかを議論する。正確な診断を送達する際の病理学者の伝統的役割,または,随伴診断のためのバイオマーカーを評価することは,AI-動力分析ツールによって,精度,再現性,およびスケールにおいて強化される可能性がある。Copyright The Author(s) 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： レビュー ,  再現性 ,  層別 ,  *人工知能 ,  病態生理 ,  *臨床医学 ,  診断 ,  ディジタル方式 ,  治療法 ,  *病理学 ,  視知覚 ,  バイオマーカー
準シソーラス用語： 創薬 ,  蛋白質発現 ,  創薬標的 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (7件)： 翻訳 ,  医学 ,  臨床 ,  診療 ,  デジタル ,  病理学 ,  人工知能