がん研究および臨床試験におけるデジタル病理画像人工知能：NCIワークショップ報告
PMID: 41476571 ·
H, a, l, a, , R, , M, a, k, h, l, o, u, f, ;, , M, i, g, u, e, l, , R, , O, s, s, a, n, d, o, n, ;, , K, e, y, v, a, n, , F, a, r, a, h, a, n, i, ;, , I, r, i, n, a, , L, u, b, e, n, s, k, y, ;, , L, y, n, d, s, a, y, , N, , H, a, r, r, i, s
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学術誌Journal of pathology informatics
年
PMID41476571
抄録
デジタル病理画像（DPI）は、大規模な画像分析と人工知能（AI）の統合を通じてがん診断、研究、臨床試験にますます関連性を持つ急速に進化する分野です。これらの進歩にもかかわらず、デジタル病理（DP）における規制の採用は遅れています。これまでに、FDAの承認を受けたAI/MLソフトウェアとしての医療機器ツールはわずか三つしかありません。これは規制経路の欠如ではなく、認証データセットのギャップを示しています。2024年3月6日から7日まで、NCT、PMID、識別子、URL：[URL]で開催された会議では、規制の採用を促進するための戦略が議論されました。
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公式ソース
PubMedで見る →データはPubMed / NCBIから取得しています。全文および最新情報は必ず公式記録をご確認ください。