[quote="Antti_Siltanen, post:1166, topic:25362"]\nDetta forskningsarbete, som publicerades i början av förra året och undersöker praktiska erfarenheter av att implementera digital patologi, kan vara intressant för vissa. Det behandlar hela värdekedjan, men berör även AI-lösningar under termen computational pathology. Studien är fritt tillgänglig att läsa.\n\n https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12546502/\n[/quote]\n\nDet är bra att uppmuntrande kostnadsnyttoanalyser görs i vetenskapliga tidskrifter och att problem som de initiala investeringskostnaderna i början uppmärksammas. Den startkostnaden underlättas kanske också av Aiforias utjämning av faktureringen (vilket inte gjorde investeraren lugnare när det gäller en snabb omsättningsutveckling). Skannrar etc.\n\nDe beräknade besparingarna som presenteras i artikeln baseras enbart på den digitala patologins arbetsflöde, såsom att ersätta fysisk mikroskopi, effektivisera logistiken och spara in på laborant-/patologitimmar. Inga numeriska ekonomiska fördelar har beräknats för de direkta vårdeffekterna av AI-baserade prediktiva modeller. Det är förståeligt eftersom de fortfarande är under utveckling – ett exempel från ett par år sedan är Mayos prediktor för kolorektal cancer, QuantCRC, som avgör vilka patienter som ska ges cellgiftsbehandling och vilka som inte ska det. Man skulle kunna beräkna priset för besparingar i form av cellgifter och sjukhusdagar, men försök att räkna ut de mänskliga ”besparingarna” i pengar från det. Ett annat exempel är det nyligen tillkännagivna samarbetet med Stratipath Breast. Det går att modellera besparingar så fort dessa tas i bruk.\n\nDessa prediktiva modeller kommer utan tvekan att bli en del av den medicinska vardagen i framtiden, och då är det inte en fråga om digital patologi lönar sig eller ej – det kommer att vara en nödvändig del av behandlingsbesluten. Och det kommer att komma många sådana modeller. Man betalar rimligtvis betydligt mer för att använda en modell som deltar i ett behandlingsbeslut än för att bara beräkna ett konventionellt rutindiagnostiskt index för cancerceller. Då fungerar det inte längre att enskilda patologer sätter emot med ”jag vill inte och jag måste inte”. Man får gissa fritt när detta är vardag. De nämns visserligen redan nu kvalitativt i artikeln.\n\nDet finns växtvärk. Implementeringsfördröjningar och modellgodkännanden tar tid. Skalningen är sedan enkel för SaaS, förutom att infrastrukturens flaskhalsar, såsom skandiarbetet, måste röjas ur vägen först. Man kan köpa en billig skanner som kräver manuell arbetskraft, vilket gradvis äter upp besparingarna (beroende på lönenivån i det givna landet), eller en automatiserad och dyr. Det är väl därför en av Aiforias grundare också diskuterar dessa skannerfrågor till låga kostnader Aiforia - Lääketieteen kuva-analyysiohjelmistoja - #1027 käyttäjältä jerej ca 37:00
12 gillningar