La numérisation d’images en anatomie-pathologique : application à l’assurance qualité pour le diagnostic de cancer - 21/02/08
Céline Mérino,
Isabelle Soubeyran,
Gaëtan Mac Grogan,
Isabelle de Mascarel,
Jean-Michel Coindre
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Objectifs : Tester un système de double lecture histologique fondé sur l’image numérique pour le diagnostic de cancer.
Matériel et méthodes : Un système de numérisation d’images intégré au système de gestion informatisé du laboratoire permet d’illustrer en temps réel l’aspect histologique pour les cas de cancer diagnostiqués dans le laboratoire et traités dans notre Centre. Une double lecture de ces cas a été réalisée par l’examen des images numérisées sur une période de 30 jours d’activité. Les cas revus ont été classés en tumeur maligne avec type histologique précisé, tumeur maligne sans autre indication (SAI) et diagnostic de malignité douteux sur l’aspect des images numérisées.
Résultats : Pendant la période d’étude, 204 cas de cancer ont été diagnostiqués dont 178 ont été numérisés (87 %). Parmi les cas numérisés, 119 (67 %) ont été classés en tumeur maligne avec type histologique précisé, 53 (30 %) en tumeur maligne SAI et 6 (3 %) en diagnostic de malignité douteux. Ces derniers cas ont été revus histologiquement et correspondaient bien à une tumeur maligne. Le temps passé à une telle relecture a été d’environ 2 heures par semaine d’activité.
Conclusion : Le système de numérisation d’images peut participer à l’assurance qualité du diagnostic de cancer en permettant une double lecture rapide et efficace.
Digitalized imaging pathology: application to quality control in cancer diagnosis |
Objectives: To test a double histology reading system based on digitalized imaging for cancer diagnosis.
Material and methods: Pathology images of cancer diagnosis material were produced in real time by a digital imaging system integrated into the laboratory data processing system. Over a 30-day period, second readings were performed using the digitalized images. Cases with second readings were classified according to the aspect on the digitalized images as malignant tumor with histological type, malignant tumor with no other precision, and doubtful malignancy.
Results: During the study period, 204 cases of cancer were diagnosed, including 178 with digitalized imaging (87%). Among the digitalized cases, 119 (67%) were classified as malignant tumor with histological type, 53 (30%) as malignant tumor with no other precision, and 6 (3%) as doubtful malignancy. The histology material of these latter cases were reviewed and corresponded to malignant tumors. Approximately 2 hours per week were devoted to the second readings.
Conclusion: A integrated digitalized imaging system can participate in quality control of cancer diagnosis by allowing rapid efficacious second readings.
Mots clés :
cancer
,
assurance qualité
,
image numérisée
,
erreur
Keywords: cancer , quality control , digital imaging , error
Esquema
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Vol 25 - N° 1
P. 18-24 - février 2005 Regresar al númeroBienvenido a EM-consulte, la referencia de los profesionales de la salud.
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