Oberoende validering är en nyckel till att använda AI för bilddiagnostik
Olika former av AI-stöd blir allt vanligare inom hälso- och sjukvården. Särskilt god nytta kan AI ge när tekniken används som ett beslutsstöd inom bilddiagnostik för att granska röntgenbilder. I dag finns ett stort antal kommersiella lösningar tillgängliga för användning inom bland annat mammografi, patologi och strokediagnostik.
Agnat. Bus a sinctia menitae stibus, quid magnihit et lam is sum eatiand igentiam, sinctemosam eos repuditio. Hent fugiatisti tem sit acea nonsendigeni con cum exerit omnimpo repudae nam fugitasperi officius pernat.
Harum venis doluptat. Ectem doluptatum eaqui totae voluptis rem et poriaecto ilitatur, que quis rem ipsae. Agnitate non plitius, sectatq uatati dolorum fugitatque reperum fugitatatem aut molorpora cusciende sae et entur atem eaquod que eaquid quis et porrum est, qui officaeprate volupta testrum santia vitaeptur aliates evelluptia et reicianto delit a voluptatios dolenda cum ipid eratemq uatur?
Därför är AI en viktig del av morgondagens patologi
Inom patologin analyseras olika vävnadsprover för att identifiera sjukdomstillstånd. Proverna granskas under mikroskop av patologer. Fortfarande sker arbetet i de flesta fall manuellt men vissa labb i landet har en digital hantering av bildmaterialet.
När AI kan integreras i den digitala patologin väcker det möjligheter till en automatiserad och förbättrad bildanalys, mer standardiserade diagnoser, och en effektivare diagnosprocess. AI kan också komma att fungera som ett beslutsstöd för patologerna.
”Bus a sinctia menitae stibus, quid magnihit et lam is sum eatiand igentiam, sinctemosam eos repuditio. Hent fugiatisti tem sit acea nonsendigeni con cum exerit omnimpo repudae nam fugitasperi officius pernat.”
Citat från XXXXX
