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Artificial Intelligence-Enabled Gastric Cancer Interpretations : Are We There yet? - 18/10/23

Doi : 10.1016/j.path.2023.05.005 
Mustafa Yousif, MD a, ⁎ , Liron Pantanowitz, MD, MHA, PhD b
a Department of Pathology, University of Michigan, NCRC Building 35, 2800 Plymouth Road, Ann Arbor, MI 48109, USA 
b Department of Pathology, UPMC Shadyside Hospital, 5150 Centre Avenue Cancer Pavilion, POB2, Suite 3B, Room 347, Pittsburgh, PA 15232, USA 

∗Corresponding author.

Abstract

The integration of digital pathology and artificial intelligence (AI) is revolutionizing pathology by providing pathologists with new tools to improve workflow, enhance diagnostic accuracy, and undertake novel discovery. The capability of AI to recognize patterns and features in digital images beyond human perception is particularly valuable, thereby providing additional information for prognostic and predictive purposes. AI-based tools diagnose gastric carcinoma in digital images, detect gastric carcinoma metastases in lymph nodes, automate Ki-67 scoring in gastric neuroendocrine tumors, and quantify tumor-infiltrating lymphocytes. This article provides an overview of all of these applications of AI pertaining to gastric cancer.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Artificial intelligence, Computational pathology, Digital pathology, Whole slide imaging, Gastric cancer, Machine learning, Deep learning, Cancer diagnosis


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Vol 16 - N° 4

P. 673-686 - décembre 2023 Retour au numéro
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