контроль качества

Ученые Научно-практического клинического центра диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения Москвы разработали систему искусственного интеллекта для автоматического контроля качества рентгенограмм органов грудной клетки. Алгоритм анализирует снимки и выявляет дефекты в среднем за 14 секунд, что значительно ускоряет процесс проверки по сравнению с ручной оценкой. В ходе пилотного исследования система продемонстрировала высокую эффективность в обнаружении двух типов ошибок: неправильного позиционирования пациентов при съемке и некорректного заполнения метаданных снимков. Решение направлено на снижение количества бракованных исследований и повышение диагностической точности рентгенографии. Результаты работы опубликованы в рецензируемом журнале Digital Diagnostics, что подтверждает научную ценность разработки. Внедрение такого ИИ-инструмента в клиническую практику может существенно улучшить организацию рентгенологических исследований в медицинских учреждениях.

В статье представлен seqsizzle — новый инструмент с кроссплатформенным терминальным пользовательским интерфейсом (TUI), предназначенный для визуализации и отладки данных секвенирования длинными прочтениями (long-read sequencing). Инструмент позволяет эффективно идентифицировать последовательности праймеров в прочтениях длиной более 2 кб, используя алгоритмы нечеткого поиска (fuzzy matching) с настраиваемыми порогами чувствительности. Реализованный на языке Rust, seqsizzle поддерживает любые технологии секвенирования, выдающие форматы FASTQ или FASTA, и позволяет визуально выделять ошибки и показатели качества с помощью цветовой кодировки. Ключевой особенностью является встроенный анализ обогащения k-меров, который помогает обнаруживать неизвестные последовательности праймеров или непредвиденные артефакты в данных. Это значительно упрощает процесс контроля качества (QC) и ручного поиска ошибок при анализе новых протоколов секвенирования. Программное обеспечение является открытым и доступно для использования в биоинформатических исследованиях.

Статья систематизирует технические и регуляторные требования к мониторам, используемым патологами при переходе от стеклянных препаратов к цифровым сканам (WSI). Авторы анализируют различия между медицинскими и профессиональными дисплеями, подчеркивая важность цветопередачи, стабильности яркости и строгого контроля качества.

Разработана модель глубокого обучения для быстрой классификации органов по гистологическим препаратам (H&E) с использованием низкоразрешенных миниатюр. Метод позволяет проводить автоматизированный контроль качества цифровых архивов, выявляя ошибки маркировки образцов менее чем за секунду.

В исследовании представлен Germline VCF Annotator — специализированный двухэтапный рабочий процесс, разработанный для упрощения анализа герминальных вариантов, представленных в формате VCF. Инструмент решает проблему сложности прямого анализа VCF-файлов человеком и рисков искажения данных при импорте в таблицы. Методология включает нормализацию файлов, использование адаптивного Ensembl VEP для генерации стандартизированных аннотаций и извлечение метрик качества прочтений для присвоения классов контроля качества (QC) на основе правил. В качестве тестового набора данных использовался когортный анализ полногеномного секвенирования крипт толстой кишки, направленный на изучение локусов ответа на повреждение ДНК (DDR). Результаты показали почти идеальную согласованность данных внутри пациентов при техническом повторении после фильтрации немолчащих SNV с глубиной прочтения [≥] 15. Исследование также подтвердило отсутствие возрастной зависимости нагрузки DDR в исследуемых образцах. Разработанный пайплайн может быть масштабирован на любые наборы генов, требующие человекочитаемых сводок с сохранением доказательств аллельного происхождения.

Leica Biosystems представила сканер для цифровой патологии с интегрированным ИИ-программным обеспечением для автоматического контроля качества. Система автоматически обнаруживает артефакты на слайдах и ускоряет процесс QC на 69%, что критично для онкологических исследований и диагностики.