L’anatomo-pathologie numérique se développe fortement depuis quelques années, tant pour les systèmes de visualisation de lames numérisées sur écran, que d’analyse automatisée et quantitative de ces lames avec l’avènement de l’intelligence artificielle. Ce nouveau flux de travail a de nombreuses conséquences sur les autres parties, préanalytiques pour l’histologie, et post-analytique pour l’analyse de données, le rapport et l’archivage.
Durant cette session, nous présenterons 2 exemples d’application pré-analytique. La première concerne la numérisation de la documentation de l’histotechnique, de façon à ne plus avoir à saisir d’information manuellement. Nous présenterons le flux de travail adapté aux postes de travail classiques d’un labo d’histo, mais aussi le matériel nécessaire et les rapports rétrospectifs et prévisionnels qu’il est possible de produire et qui permettent d’augmenter la productivité des techniciens.
Le second exemple concerne un modèle d’IA de contrôle qualité des lames numériques. De nombreux artefacts peuvent être présents sur une lame numérique, certains créés lors de l’histotechnique, d’autres, lors de la numérisation. Ces artefacts peuvent rendre difficile ou impossible la lecture sur écran, contrairement à ce qui se passe au microscope. Nous présenterons les artefacts les plus fréquents et les plus problématiques, mais aussi l’intérêt de les marquer (annotations) pour les étapes de détection et de quantification par IA, et surtout le bénéfice pour les techniciens, en raison du temps gagné pour cette phase de contrôle qualité.
Ces 2 exemples permettront de montrer que l’histotechnique, une technique encore largement manuelle, va continuer à soutenir utilement tout le processus anatomopathologique, y compris par l’adoption de la numérisation.