patoloji-ve-bilisim

Patoloji ve Bilişim

Serdar Balcı 2024-02-16

Patoloji ve Bilişim

DOI

https://zenodo.org/badge/latestdoi/594820002

DOI 10.17605/OSF.IO/BRZUF

Bu yazı Prof. Dr. Alp Usubütün editörlüğünde hazırlanan “Sağlık Bilimleri İçin Patoloji ve Patoloji Laboratuvarını Anlama Kılavuzu 2. Baskı - Ekim 2022 Ankara Nobel Tıp Kitabevleri ISBN: 978-625-7564-70-0” 1 2 adlı kitaptaki “8. Bölüm: Patolojide Yeni Yöntemler ve Gelecek”3 için hazırlanmıştı r. Ancak bu alanın çok hızlı ilerlemesi nedeniyle bu metni güncel tutmak (ve bir sonraki baskı için gerekirse hazır bulunmak için) metin içeriği burada güncellenecekti r. Doç. Dr. Serdar Balcı

Patolojide Bilişimin yeri nedir?

Patologları, hastanın klinik bilgilerini, makroskopi ve mikroskopik görüntüler ile işleyip, literatür ve bilimsel bilgiler ışığında yorumlayan ve rapor adlı yazılı bilgiyi üreten bilgi uzmanları olarak tanımlayabiliriz. Abartılı bir tarif gibi görünse de çoğu hasta dosyasında, hasta hakkında en çok ve en doğru (hatta hala daha altın standart) bilgiler patologların ürettiği patoloji raporlarında yer almaktadır.

Bilginin teknoloji kullanılarak işlenmesindeki gelişmeleri, patoloji disiplini, bazen geriden bazen öncü olarak, ama emin adımlarla takip etmekte ve kendi işleyişine katmaktadır. (Computational Pathology: A Path Ahead https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/26098131/)

gibi bir çok basamakta yer alan bilişim teknolojileri, dijital patolojinin yaygınlaşması ile makina öğrenmesi, derin öğrenme ve yapay zeka ile karar destek sistemleri olarak günlük pratiğe daha da girmektedir.

Patoloji raporları ve görüntüleri için kullanılan yazılımlar (Rosai 1. chapter)’da belirtildiği gibi çoğu zaman diğer laboratuvar branşları ya da radyoloji için hazırlanmış platformlara eklemlenmiş gibidirler. Patolojinin işleyişi ile çoğu zaman örtüşmeyen yazılımlar, çoğu zaman bir metin işlemcisi ve faturalandırma aracı olarak kalmaktadırlar.

Patoloji raporları ve görüntüleri için kullanılan yazılımlar (Rosai 1. chapter)’da belirtildiği gibi çoğu zaman diğer laboratuvar branşları ya da radyoloji için hazırlanmış platformlara eklemlenmiş gibidirler. Patolojinin işleyişi ile çoğu zaman örtüşmeyen yazılımlar, çoğu zaman bir metin işlemcisi ve faturalandırma aracı olarak kalmaktadırlar.

Patolojideki Bilgi Türleri Nelerdir?

Patolojide bilgi türleri temel olarak laboratuvar iş akışı, metin ve görüntülerden oluşmaktadır.

Laboratuvar İş Akışı

Metin Bilgileri

Patolojideki metin bilgilerini:

Bu bilgi türlerine belki sosyal medyayı da eklemek uygun olacaktır. Sosyal medyada paylaşılan rutin ya da ilginç patoloji vakaları derlendiğinde bir patoloji kitabı oluşturmak mümkün olabilir 4. Ayrıca bu veriler görüntü analizleri için bile kullanılabilmektedir PMID:37592105.

Görüntüler

Morfolojik analize dayanan anatomik patolojideki bilgilerden biri de görüntülerdir. Makroskopik ve mikroskopik görüntüler mevcuttur.

“Makroskopik” görüntülerin net bir şekilde elde edilmesi ve saklanması giderek önem kazanmaktadır. Tariflenen bazı bulguların (mezorektal bütünlük gibi) daha sonra tekrar değerlendirilmesi, delici kesici yaralanmalar gibi mikroskopla belirlenemeyecek medikolegal dökümantasyonun sağlanması gibi nedenlerle, patoloji ve hastane bilgi sistemlerine entegre makroskopi resim saklama gerekliliği giderek artmaktadır.

Makroskopik görüntülerin radyoloji ile korelasyonu ve üç boyutlu görüntülerle sanal gerçeklik uygulamaları makroskopik görüntü arşivinin önemini giderek artırmaktadır.

“Mikroskopik” görüntülerin tam yüzey taranması (whole slide imaging) ile hızlanan dijital patolojiye bir sonraki bölümde detaylı değinilecektir. Artık günümüzde;

İki boyutlu klasik mikroskopik görüntülerin çokça kesit alınarak 3 boyutlu (3D) rekonstriksiyonu ile yapılan tümör modelleri, hastalıkların patofizyolojisinin anlaşılmasında yeni olanaklar sunacaktır.

Patolojinin gelecegindeki yeni teknikler arasında

Dijital Patoloji Nedir?

Dijital Patolojinin Kullanım Alanları Nelerdir?

Tanı
Eğitim
Konsültasyon
Rutin Raporlama {rutin-raporlama}

Şu an kullanılan ara yüzlerdeki farklılıklar da kullanım alışkanlığı geliştirmeyi zorlaştırmaktadır.

<–WIP–>

<–WIP–>

Nasıl bir ekran kullanılacağı ve ekranın “tıbbi ekran” kategorisinde olup olmaması gerektiği de süregiden bir tartışma konusudur (Bkz. Leeds ekran testi)

<–WIP–>

<–WIP–>

Günümüzde kaset, immünohistokimya ve tayarıcılardaki farklı barkod / karekod / datamatrix kullanımı ve bu içeriğin firmalara özgün ve değiştirilemez olarak tanımlanması, kesintisiz bir laboratuvar iş akışı önündeki önemli engellerden biridir. Bu konuda firmalar arası entegrasyonun sağlanabilmesi oldukça önemlidir. Yakın zamanda Memorial Patoloji’de tüm basamaklardaki datamatrix kodları birleştirilmiş olup, immünohistokimya cihazındaki entegrasyon da tamamlanmak üzeredir.

Dijital Patoloji İçin Tarayıcıya İhtiyacımız Var Mı?

Dijital Patolojinin Geleceği

Dijital patoloji hızla gelişen bir alan olduğundan patologların kendilerini bu gelişmelere hazırlamaları gerekmektedir.

Altyapı yatırımları sırasında geliştirilebilir modüler yapıların tercih edilmesi; basit ekran paylaşımından öteye gitmeyen ve açık kaynak ile ulaşılabilecek programlar için masraf yapmadan önce yetkin görüş alınması önerilmektedir.

Dijital patoloji görüntüleri şu an farklı firmalara ait farklı formatlar halindedir. Ancak yakın zamanda ortak bir format olan DICOM’a geçilmesi ile cihazlar arasındaki uyum da artacaktır. Bu ortak formata geçilmesi ile görüntülerin daha uygun saklanabilmesi için de geliştirmeler hızlanacaktır.

Yapay Zekanın Dijital Patolojideki Yeri

Yapay zekanın görüntüler üzerindeki tecrübesinin patolojiye aktarılması ile bilimsel çalışmalarda sık görmeye başladığımız yapay zeka (makina öğrenmesi, derin öğrenme) kullanımı giderek günlük pratiğe de uygulanabilecek özellikler kazanmaktadır. Yapay zeka ile ilgili çalışmalar literatürde hesaplamalı/sayısal patoloji (computational pathology), matematiksel patoloji olarak da geçmektedir.

Yapay zeka ile ilgili beklentilerin realist olması, algoritmaların ise

Yapay zeka modellerinin nasıl geliştirildiği oldukça önemlidir.

unutulmamalıdır.

Gelecekte her mikroskopta bir kameranın olduğu, masabaşında hemen ulaşılabilecek tarama cihazlarının olduğu çalışma ortamı yanısıra, tamamen mikroskopsuz patoloji iş istasyonları da olacaktır.

Algoritma destekli patoloji pratiğinde ‘Bu vakayı Alp Hoca’ya danışalım’ yerine ‘Bu vakayı AlpApp v25’e yükleyelim’ gibi cümleler yer alacağı gibi, ihtiyaca göre uygulama indirilen / geliştirilen PathAppStore’ları da hayatımızdaki yeniliklerden olacaktır.

Tüm bu gelişmeler ışığında gelecekte, bilişimin, metin-görüntü işleme ve yapay zekanın patoloji bölümleri içinde bir alt grup olarak yerleşeceğini ve patoloji laboratuvarlarında bilişim sektöründen de çalışanlar olacağı tahmin edilmektedir.

İlginç ve örnek çalışmalar

QuPath

QuPath’ın WSinfer adlı eklentisi ile literatürdeki yapay zeka modellerini kendi vakalarımızda kolayca uygulamak mümkün. 8

I am really enthusiastic about the #wsinfer plugin of #qupath Now it will be possible to try published models of digital pathology on my cases without having to find data or code “upon reasonable request”, or try correct the corrupt code on github. And now the “published models” will face the real world scenario. This will change the #digitalpathology and distinguish those models that really work from those that work only on the paper. There is one great barrier remaining now, an open source program to make #WSI with a camera attached to a microscope. I wish I had the coding skills to do that :)

Gelecekte oldukça fazla QuPath kullanacağımızın bir göstergesi de Apple bilgisayar sunumlarında QuPath’ın örnek olarak yerini almasıdır.
https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7125049439831916544/
https://youtube.com/clip/UgkxMxu0lmNg-9TeX7W59sJXa1dm6nqysu6N?si=4uuz7qVoWqAhYuGp

HistoQC

Octopi

OpenFlexure Microscope {sec-openflexure-microscope}

https://openflexure.org/projects/microscope/

PATHOLOGY RESIDENT EXPERIENCE USING A LOW-COST 3D PRINTED MICROSCOPE FOR PORTABLE DIGITAL PATHOLOGY https://doi.org/10.1016/j.jpi.2022.100043

µManager {sec-micromanager}

Open Source Software for Control and Automation of Microscope Hardware 9

Diğer açık kaynak kodlu ve ücretsiz programların listesi okuma önerilerinde verilmiştir.

Referanslar ve okuma Önerileri

Referanslar

Irmakci, Ismail, Ramin Nateghi, Rujoi Zhou, Mariavittoria Vescovo, Madeline Saft, Ashley E. Ross, Ximing J. Yang, Lee A. D. Cooper, ve Jeffery A. Goldstein. 2024. “Tissue Contamination Challenges the Credibility of Machine Learning Models in Real World Digital Pathology”. *Modern Pathology*, Ocak, 100422. <https://doi.org/10.1016/j.modpat.2024.100422>.
Movahed-Ezazi, Misha, Mustafa Nasir-Moin, Camila Fang, Isabella Pizzillo, Kristyn Galbraith, Steven Drexler, Olga A. Krasnozhen-Ratush, vd. 2023. “Clinical Validation of Stimulated Raman Histology for Rapid Intraoperative Diagnosis of CNS Tumors”. *Modern Pathology*, Mayıs, 100219. <https://doi.org/10.1016/j.modpat.2023.100219>.

Okuma önerileri:

Açık kaynak kodlu veya ücretsiz dijital patoloji programları:

Videolar

QuPath

Proje Oluşturma

QuPath projects

Renkleri Ayırma
Dokuların Tespiti
Segment Anything
wsinfer

  1. Sağlık Bilimleri için Patoloji ve Patoloji Laboratuvarını Anlama Kılavuzu ↩

  2. Sağlık Bilimleri için Patoloji ve Patoloji Laboratuvarını Anlama Kılavuzu ↩

  3. Sağlık Bilimleri için Patoloji ve Patoloji Laboratuvarını Anlama Kılavuzu ↩

  4. Patoloji Notları ↩

  5. AI-driven efficient patient prognosis based on 3D pathology samples TIA Centre Seminar Series Dr. Andrew Song https://mamba-demo.github.io/demo/ https://www.youtube.com/watch?v=rcNCHQnK454&ab_channel=TIAWarwick ↩

  6. https://en.wikipedia.org/wiki/ICC_profile ↩

  7. http://www.andrewjanowczyk.com/application-of-icc-profiles-to-digital-pathology-images/ ↩

  8. preprint documentation-1 documentation-2 image.sc linkedIN ↩

  9. https://micro-manager.org/ ↩