De-identification
نام، کد ملی، شماره پرونده، تاریخ تولد کامل، شماره تماس، برچسب اسلاید و هر شناسهٔ قابل ردیابی حذف شود.
Human-in-the-loop
هوش مصنوعی باید قابل بازبینی بماند
سینا برای کمک به ساختاربندی شواهد و تولید پیش‌نویس طراحی شده است. خروجی قابل‌اعتماد زمانی شکل می‌گیرد که دادهٔ ورودی مناسب، محدودیت شفاف و بازبینی متخصص کنار هم باشند.
چک‌لیست
چهار لایهٔ کنترل برای کاهش خطا
کنترل ورودی
focus، illumination، magnification، نمای معماری و نمای سلولی بررسی شود؛ تصویر ضعیف باید به‌عنوان محدودیت ثبت شود.
کنترل استدلال
یافتهٔ مشاهده‌شده را از احتمال، فرض و توصیه جدا کن. پاسخ قطعی بدون شواهد کافی قابل قبول نیست.
کنترل منبع
نسخهٔ جاری WHO/CAP و guideline مرتبط با organ را مستقیماً بازبینی کن؛ نام یک منبع به‌تنهایی تضمین صحت نیست.
کنترل آزمایش
IHC و molecular test باید هدف تشخیصی روشن، کنترل مناسب و تفسیر در context مورفولوژی داشته باشد.
تأیید نهایی انسانی
پاتولوژیست مسئول دربارهٔ diagnosis، grade، stage و متن گزارش نهایی تصمیم می‌گیرد.
موارد نامناسب برای اتکای مستقل: تصویر خارج از focus، نبود low-power architecture، تعیین invasion از چند field محدود، اعلام grade/stage بدون دادهٔ لازم، یا تصمیم درمانی مستقیم. در این حالت باید اطلاعات تکمیلی یا second review درخواست شود.
شفافیت
خروجی مسئولانه باید سه سؤال را جواب دهد
چه چیزی واقعاً دیده شد؟
فقط ویژگی‌هایی که در ورودی قابل مشاهده یا صریحاً گزارش شده‌اند.
چه چیزی هنوز نامعلوم است؟
اطلاعات غایب، محدودیت sampling و کیفیت تصویر.
چه چیزی اطمینان را بالا می‌برد؟
تصویر بهتر، deeper sections، stain، molecular test یا correlation بالینی/رادیولوژیک مشخص.
اول با دادهٔ نمایشی تمرین کن
قبل از استفاده روی workflow واقعی، نحوهٔ پاسخ، محدودیت‌ها و قالب گزارش را ارزیابی کن.
شروع رایگان