Zhonghua bing li xue za zhi = Chinese journal of pathology · 2026
[Standardizing breast cancer digital pathology databases for artificial intelligence: practice and reflection].
СтатьяАннотация на английскомОбзорНазвание и аннотация: Перевод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Li F L, Bu H, Zhang Z
Аннотация
The traditional paradigm of pathology diagnosis faces challenges like data fragmentation and inefficiency in the era of big data and artificial intelligence, necessitating a digital transformation built upon high-quality, standardized databases. This article reviews global efforts in digital pathology database construction and details our team's pilot practice in developing a specialized breast pathology database. We share our approach to case enrollment, systematic data collection, and standardized slide digitization. Key issues, including data schema design, multi-center integration, scanning protocols, and collaborative models, are discussed to inspire industry-wide standardization and support the sustainable development of digital pathology and artificial intelligence in China.