显微镜下的大明传统病理学发展缓慢HistoWiz希望在

大家好，这里是老上光显微镜知识课堂，在这里你可以学到所有关于显微镜知识，好的，请看下面文章： 网易预计2018－05-06 10:57。
    
     自从显微镜、组织学和病理学的发明以来，近200年来，人们一直以类似的方式发展着。在医学领域，采用新技术的速度明显慢于其他行业。呃。
    
     这让当时在一家癌症诊断研究所工作的Ke Cheng看到了组织病理学产业的巨大潜力。2012年，她获得了康奈尔大学和哈佛医学院的双博士学位，能够在实验室做博士后研究员。世界各地，辍学返回纽约创造Histo Wiz，病理组织学服务。
    
     HistoWiz是世界上个癌症病理学数据库。简单地说，HistoWiz通过购买先进的设备和自动化操作为实验室提供切片服务。E数据库可以帮助研究人员节省大量的时间。
    
     在传统意义上，组织病理学产业主要分为三个层次：首先，组织标本在组织学上加工成玻片，然后对其进行研究和评价；然后，病理学家在病理学层面对这些玻片进行研究和诊断；EVEL，聚集的数据通过机器学习工具处理。
    
     Ke Cheng告诉Titanium媒体，在研究和临床实践中，最重要的步骤之一是在实验室之间及时地传递样品，这通常需要数周左右的等待。
    
     同时，研究人员可以利用宝贵的时间治愈癌症，或者医生可以开始为病人提供治疗，但是样品仍然被邮寄出去。
    
     为了解决这些问题，步是使实验室自动化。传统的组织学工具必须更新到最新的数字扫描仪，然后将这些工具链接到协议，以将不同的工作功能串联在一起，以创建自动化的工作流。
    
     在HistoWiz的自动化实验室中，样本处理时间从几周的流程减少到几天。存储在云中的数字幻灯片提供即时的在线共享、评估和与HistoWiz数字网络上的客户和最的病理学家共享结果。
    
     拥有数据库是组织病理学行业向前迈出的重要一步。HistoWiz还建立了一个组织学数据库，称为Pat.yMap。通过使用机器学习和图像识别工具，该数据库可以生成人眼无法观察到的病理洞察力。
    
     Pat.yMap数据库允许即时共享样本和结果，并提供生物医学研究人员、病理学家和外科医生之间的无缝协作。
    
     这个市场也是同行业中更具创新性和竞争性的市场。未知的见解可以从机器学习工具，可以刺激和药物开发研究中获得的。各级人员，开药医生，患者，和团队，科学家可以D从结果中提取价值。
    
     在技术层面上更具挑战性的任务是开发基于技术的工具。该工具可以使用数据库和数字幻灯片聚集大量数据，并附带注释和评估。
    
     为了实现这一目标，需要开发机器学习工具，这需要大量的人力和财力投资于研究和开发。2015年12月，HistoWiz从一个真正的基金获得了100万美元的投资，并被选为Y-Comb.or，一个的孵化器。在硅谷。柯成成为被选为Y组合的中国女企业家。
    
     这些工具不仅面向客户，也面向内部服务。在HistoWiz的团队中，任何有助于自动化和简化工作流程的工具都被视为优先事项。专业的行业经验告诉他们，浪费时间和资源是组织病理学的两个更大问题。
    
     现代组织学实验室的另一个关键问题是弥合生物学和计算机科学之间的鸿沟。这两门学科对现代实验室非常重要。Ke Cheng相信该小组将在支持生物医学的计算机的帮助下找到治疗癌症或其他疾病的方法。
    
     但是，生物学与计算机的结合却存在两难困境。虽然两者都在努力工作，但是很难理解对方真正需要的是什么。此外，他们缺乏对客户需求的清晰认识。
    
     作为公司的首席执行官，柯成认为自己在生物学团队和计算机团队之间扮演着重要角色，并成功地完成业务并最终满足客户。
    
     尽管改善公司业务能力的不同方面很重要，尤其是在实验室环境中，Ke Cheng说生存的关键是认识到理解客户需求高于一切。
    
     了解客户的关键，为目标客户推出合适的产品。一开始，柯诚生产出最起码的可行产品，并将其推向市场，以证明他之前的假设。为了创造真正有价值的产品，产品团队必须不断改进，从t.他开始从客户反馈的想法，这些过程逐渐塑造最终的产品形式。
    
     每个CEO在开始的时候都必须了解销售工作。在公司的早期，Ke Cheng挨家挨户地验证他的服务是否满足先前假定的客户需求是非常有效的。
    
     虽然并非所有的反馈都是有用的，但重要的是，Ke Cheng要持续收集反馈并确保它在生产过程中发挥重要作用。
    
     越来越多的流行和重要的云计算技术也成为HistoWiz业务的一个基本组成部分。多年来，由于缺乏云基础设施，病理组织学产业的发展受到阻碍，这些障碍使得该行业难以利用。共享数据库、远程访问和协作工具，更不用说机器学习工具可能产生的想法。
    
     为了进一步发展组织病理学，Ke Cheng将云技术作为HistoWiz业务的核心组成部分之一，扫描每个HistoWiz组织样本并将其存储在云中，整个Pat.yMap数据库位于云中，并在此执行所有虚拟病理学家评估。
    
     长期以来，医疗行业一直处于落后状态，现在是让技术成为这个领域的规则的时候了，也不例外。为了将病理学引入未来，我需要使这项技术成为我业务的核心组成部分之一。Ke Cheng说。
    
     柯成告诉钛媒体，在未来十年，智能和数据驱动的技术将解决一些较大的未满足市场需求，甚至人类生活的其他部分。这不仅适用于医疗保健行业，而且也适用于可再生能源和可持续食物来源。ESE业务在云中成长，收集和存储数据，机器学习工具的机会，以增强人类的努力将成倍增长。
    
     随着这些工具的发展，来自这些海量数据集的洞察力将变得越来越有价值，并且行业将更快地移动。因此，为了准备未来的成功，特别是在医疗领域，尽早开始收集和整理数据是非常重要的。
    
     接下来，SeaWOIZ继续构建将在云上运行的新数据库机制，包括机器学习工具。
    
     由于这些技术的应用，在未来几年的研究和药物开发中，研究人员将拥有比以往更多的工具和数据，他们的研究结果将得到更好的发展。医生能够更快、更准确地诊断病人，并为病人开出个性化的药物和治疗。
    
     HistoWiz的技术栈不仅为全球病理学市场提供了重要的好处。在许多新兴市场，特别是在发展中，好处更加明显。缺乏合格的病理学家，他们常常需要几千英里之外的病理学家来获得ti。发布诊断样本。利用HistoWiz的数字病理学网络，新兴市场可以立即接触到世界的病理学家，为数百万人提供平等的诊断途径。
    
     Ke Cheng和他的团队希望HistoWiz能成为世界上最快、技术更先进的研究服务提供商之一，在许多方面为组织病理学行业提供完整的解决方案，并扩展到寻求治疗和新药开发的分析。TabASE已经成熟，为机器学习工具的使用，这将给医学界带来新的灵感。
    
     在接下来的几年里，HistoWiz将扩展到临床实践以外的研究领域。成为FDA批准的组织处理和患者数字诊断的目标，并让数百万人接触到更好的专家。Uthor /Li澄城
    
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