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Urologic Clinics of North America

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Artificial Intelligence and Pathomics : Prostate Cancer - 07/11/23

Doi : 10.1016/j.ucl.2023.06.001 
Puria Azadi Moghadam, MSc a, 1, Ali Bashashati, PhD b, c, 1, S. Larry Goldenberg, OC, CM, MD, FRCSC, FCAHS d, 2, ⁎
a Department of Electrical and Computer Engineering, University of British Columbia, 2332 Main Mall, Vancouver, British Columbia V6T 1Z4, Canada 
b School of Biomedical Engineering, University of British Columbia, 2222 Health Sciences Mall, Vancouver, British Columbia V6T 1Z3, Canada 
c Department of Pathology and Laboratory Medicine, University of British Columbia, 2211 Wesbrook Mall, Vancouver, BC V6T 1Z7, Canada 
d Department of Urologic Sciences, University of British Columbia, 2775 Laurel Street, Vancouver British Columbia V5Z 1M9, Canada 

∗Corresponding author.

Résumé

Artificial intelligence (AI) has the potential to transform pathologic diagnosis and cancer patient management as a predictive and prognostic biomarker. AI-based systems can be used to examine digitally scanned histopathology slides and differentiate benign from malignant cells and low from high grade. Deep learning models can analyze patient data from individual or multimodal combinations and identify patterns to be used to predict the response to different therapeutic options, the risk of recurrence or progression, and the prognosis of the newly diagnosed patient. AI-based models will improve treatment planning for patients with prostate cancer and improve the efficiency and cost-effectiveness of the pathology laboratory.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Digital pathology, Artificial intelligence, Machine learning, Deep learning, Pathomics


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Vol 51 - N° 1

P. 15-26 - février 2024 Retour au numéro
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  • The Novel Green Learning Artificial Intelligence for Prostate Cancer Imaging : A Balanced Alternative to Deep Learning and Radiomics
  • Masatomo Kaneko, Vasileios Magoulianitis, Lorenzo Storino Ramacciotti, Alex Raman, Divyangi Paralkar, Andrew Chen, Timothy N. Chu, Yijing Yang, Jintang Xue, Jiaxin Yang, Jinyuan Liu, Donya S. Jadvar, Karanvir Gill, Giovanni E. Cacciamani, Chrysostomos L. Nikias, Vinay Duddalwar, C.-C. Jay Kuo, Inderbir S. Gill, Andre Luis Abreu
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  • Genomics and Artificial Intelligence : Prostate Cancer
  • Elyssa Y. Wong, Timothy N. Chu, Seyedeh-Sanam Ladi-Seyedian

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