据 NovoPath 首席执行官 Promise Okeke 称,人工智能在病理学领域的未来取决于强大的数字基础设施,而不仅仅是先进的算法。虽然基础模型和算法可以分析切片并识别异常,但它们的有效性在很大程度上依赖于底层的数字系统。这包括确保从创建之初就具有准确的标本身份链,并建立一个闭环系统,将人工智能的输出整合回实验室信息系统(LIS)以获得可操作的见解。没有这种基础性的数字基础设施,人工智能在病理学领域的潜在价值就无法完全实现,实验室将面临效率低下和数据错误的风险。 AI
影响 病理学中有效的人工智能实施需要强大的数字基础,包括准确的标本跟踪和集成系统,然后先进的算法才能提供全部价值。
排序理由 该条目是一篇由首席执行官发表的观点文章,讨论了在病理学领域,基础设施比算法对人工智能更重要。
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