실험실에서 디지털 병리학 사용이 증가하고 있지만 채택에 대한 장벽은 여전히 ​​남아 있습니다.

뉴욕 – 2017년 미국 식품의약국(FDA)이 디지털 병리학을 위한 전체 슬라이드 이미징 슬라이드 스캐너를 최초로 승인한 이후 임상 실험실에서 진단 용도로 디지털 병리학을 사용하는 사례가 크게 증가했습니다.

3년 후 코로나19 대유행이 시작되면서 새로운 재택근무 패러다임과 디지털 기능을 통해 병리학자가 실험실 밖에서 업무를 수행할 수 있게 되면서 이 분야가 더욱 발전하게 되었습니다. 결과적으로, 디지털 병리학 소프트웨어 회사인 Proscia의 CEO인 David West에 따르면, 팬데믹은 디지털 병리학에 대한 대화를 변화시켰으며, 이전에 디지털 병리학에 회의적이었던 많은 실험실 책임자들은 디지털 병리학 솔루션을 구현하기 위한 계획을 세워야 한다는 것을 깨달았습니다. 그들만의 시설.

이러한 디지털 솔루션은 디지털 슬라이드를 검토하는 전체 슬라이드 이미징 시스템부터 병리학자가 집중할 슬라이드 영역을 선택하여 1차 진단을 개선할 수 있는 인공 지능 기반 알고리즘에 이르기까지 다양합니다.

그러나 증가하는 추세에도 불구하고 일부 실험실에서는 상호 운용성 문제, 구현 비용 및 보상 지연에 대한 우려를 주요 장벽으로 이유로 디지털 병리학 솔루션 채택을 기피했습니다.

Memorial Sloan Kettering Cancer Center와 같은 얼리어답터들은 디지털 슬라이드 스캐너를 사용하여 10년 넘게 슬라이드를 후향적으로 스캔하고 보관해 왔지만 MSKCC에서는 1차 진단을 위해 디지털 병리학으로 전환하기 위한 추가 노력이 필요했습니다. MSKCC의 디지털 병리학 정보학 이사인 매튜 한나는 1차 진단을 위해 디지털 병리학을 사용하는 것이 "항상 우리의 관심을 끌었지만" 전염병이 디지털 병리학의 채택을 촉진하는 데 도움이 되었다고 말했습니다. MSKCC는 2018년 1차 진단을 위한 디지털 병리학 솔루션을 실험실에서 개발한 테스트로 내부적으로 처음 검증한 후 뉴욕주 보건부에 실험실에서 개발한 테스트로 승인을 받기 위해 제출했으며 2020년에 이를 받았습니다.

MSKCC의 병리학자들은 팬데믹 기간 동안 집에서 일하고 있었지만 병원에서는 환자가 장기적으로 감소하지 않았습니다. "서비스를 제공하고 병리학자를 보호"할 수 있는 방법이 필요했으며 디지털 병리학 도구를 사용하면 병리학자가 원격으로 자신의 사례에 서명할 수 있다고 Hanna는 말했습니다.

Paige의 CEO인 Andy Moye는 전염병으로 인해 실험실과 병리학자들이 다르게 생각하게 되었다고 말했습니다. 이제 많은 실험실에서는 같은 위치에 거주하는 병리학자를 고용할 필요가 없다는 사실을 인식하고 있습니다. 디지털 병리학 솔루션을 사용하면 실험실에서는 전 세계 어디에서나 병리학자를 고용할 수 있어 계속 감소하는 병리학자 인력에게 하나의 가능한 솔루션을 제공할 수 있습니다.

감소하는 인력으로 인해 일부 실험실에서는 디지털 병리학 열차에 뛰어들도록 동기를 부여했다고 Hanna는 말했습니다. 디지털 솔루션을 사용하면 실험실에서 작업 수준을 유지할 수 있으며 때로는 검토할 수 있는 샘플의 양을 늘릴 수도 있으며 슬라이드를 다른 실험실로 보낼 필요 없이 신속하게 하위 전문가의 전문 지식을 얻을 수 있습니다. 디지털 슬라이드 스캐닝 외에도 진단용으로 개발되고 있는 인공 지능 기반 모델은 "지식의 민주화"에 도움이 될 수 있으며 아마도 상담 없이도 병리학자에게 진단에 대한 더 많은 확신을 줄 수 있다고 그는 덧붙였습니다.

Spectrum Healthcare Partners의 병리학 부서 전무 이사인 Bilal Ahmad는 또한 코로나19 팬데믹으로 인한 인력 감소가 디지털 병리학 성장에 영향을 미쳤다고 지적했습니다. 많은 노년의 병리의사가 팬데믹 기간 중 조기에 은퇴함에 따라 고품질의 병리의사를 채용하기가 어려웠으며, 특히 신규 병리의사가 인력으로 합류하는 경우가 적었습니다. 이로 인해 기존 병리의사의 업무량 균형을 맞추고 "임상적 요구와 이용 가능한 병리의 수 사이의 격차를 메울" 방법을 찾아야 할 필요성이 생겼습니다.

Ahmad의 진료에서는 디지털 병리학이 일차 진단을 위해 서서히 단계적으로 도입되고 있습니다. 모든 것이 의도한 대로 작동한다면, 그는 자신의 연구실이 진단 시간을 단축하고, 전문가에 대한 접근성을 향상시키며, 효율성을 극대화하기 위한 인공 지능 도구를 사용하여 전체 진단 비용을 절감함으로써 "환자에게 매우 중요한 가치"를 제공할 수 있을 것이라고 믿습니다.