研究人員開發了一種基於計算機的工具來提高KI-67測試的準確性，這種方法研究了細胞中發現的蛋白質以確定其生長的速度，這是一種用於評估癌症生長和進展的重要標記。由PTE QRIT的科學家團隊Sahil Saraf博士領導。有限公司和新加坡總醫院在這一進展中合作。他們的研究發表在同伴Heliyon修訂的雜誌上。
KI-67的測量有助於醫生了解癌細胞繁殖的速度。但是，通過手動檢查染色的滑坡是時間，可能導致病理學家之間的差異，組織研究專家和診斷疾病。為了改善這一點，研究人員設計了一個計算機驅動的系統，該系統可以自動化評分過程，從而使結果更加可靠，並減少了人為錯誤的可能性。值得注意的是，當他和病理學家共同努力時，看到了最好的結果。 Saraf博士及其同事在他們的研究中分析了許多肉瘤病例，肉瘤是一種在骨骼和軟組織中發展的癌症，研究了顯微鏡下數百個組織區域。醫生估計有和沒有計算機輔助的KI-67水平，這表明該工具在估計之間大大提高了可持續性。
結果表明，基於計算機的系統的使用顯著降低了病理學家估計的差異。 Saraf博士解釋說：“該工具通過減少個人解釋差異和評分方法的標準化來提高KI-67讀數的準確性和可靠性。”由於KI-67是一種核染色，因此該系統通過通過先進的圖像處理技術對細胞核進行劃分和識別細胞核並根據染色強度進行分類來起作用。
最初評估了Ki-67手工製作的醫生，這是計算機支持的方法導致了更多均勻的結果。 Saraf博士指出：“調查結果表明，計算機幫助可以為病理提供基本的支持，有助於確保更準確的腫瘤分類和更好的治療決策。”該研究還發現，醫生在絕大多數情況下同意計算機結果，這表明人與自動化估計值之間的近似值很強。
新技術將改變癌症的診斷。通過提高一致性和效率，該工具可以幫助提供更準確的腫瘤分析，對指導治療的腫瘤特徵進行詳細分析，從而為患者提供更好的治療選擇。儘管人類審查仍然至關重要，但計算機輔助估計證明它們是醫學實踐的有效補充。預計該系統的進一步改進將提高其精確度更高的腫瘤區域的能力，從而提高其診斷性能。
薩拉夫（Saraf）博士和他的團隊的發現突出了技術如何幫助改善醫療測試，為病理學家提供了可靠的工具。儘管醫療保健領域越來越多地批准數字解決方案，但此類創新對於現代癌症診斷至關重要，從而導致更好，更有效的患者護理。
日記
Singhil Sarafi，Ohan Singh，Wai Povinary Teng，Sink Kanginya，M。 Love to Taghipoor，Jaldeani Transpost，Jaldeani Transpost，Limist，Lim，Selwaory，VanuoreS。一代，2024。 doi：
關於
Sahil神經博士 這是一位經驗豐富的病理學家，在該領域擁有超過13年的專業知識。他以領導能力，臨床技能，諮詢技能以及在推進技術和診斷研究中發揮關鍵作用而聞名。 Saraf博士在新加坡綜合醫院完成了一項組織病理學獎學金，並擔任了重要職位，包括他目前為PTE醫療總監VG SARAF紀念醫院病理學系的高級專家。 DDRC SRL實驗室的Ltd和病理學家顧問。此外，他擔任兩家化學生產專業公司的董事。
Saraf博士是將其整合到醫療保健中的重要貢獻者，它開發了用於前列腺分級和淋巴結診斷的診斷模型。在退出時，這對於確保基本證書並幫助公司在加速器的著名計劃中獲得認可是有用的。 Saraf博士的工作已在各種醫學期刊上出版，並被邀請擔任醫學會議的主要發言人。
2024年，薩拉夫（Saraf）博士在馬里蘭州巴爾的摩的USCAP年度會議上被選為平台演講，在那裡他介紹了他的作品，“一個深度學習模塊，可幫助病理學家識別乳腺腫瘤食譜中淋巴結的轉移。”他的研究獲得了ISBP-BCRF拉里·諾頓（Larry Norton）MD乳房病理研究類別中的摘要摘要的第一名。
Saraf博士在Vydehi科學科學和中心中心以及JJM醫學院的MBBS完成了醫學博士學位。他還參加了幾項獎學金，實踐實踐和持續的教育計劃。
來博士 他是印度新德里哈迪醫學院夫人醫學院病理學系的教授。她接受了印度加爾各答醫學院的大學培訓，並在印度新德里的整個印度醫學科學學院接受了MD病理學。其感興趣的領域是手術病理學，腫瘤病理學和分子病理學。她是一個充滿激情的學者，喜歡大學和研究生從業者的教學。她介紹了許多科學海報和口頭報紙，並為此獲得了國家級獎項。它已授權在國家和國際期刊上進行許多研究出版物。
Santos KV 它是一位顧問病理學家，在診斷組織病理學方面擁有25年的經驗。它對胃腸道病理學和皮膚病理學特別感興趣。他還是病理學的教授，對教學充滿熱情。他目前在遠離診斷病理學的空閒時間裡參與了病理學。
