| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Печёнов, М. С. | - |
| dc.contributor.author | Бондарик, В. М. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2026-05-07T08:26:05Z | - |
| dc.date.available | 2026-05-07T08:26:05Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Печёнов, М. С. Модель оценки пропускной способности и безопасной нагрузки лабораторий жидкостной цитологии при внедрении ИИ-ассистентов = Model for estimating throughput and safe workload in liquid-based cytology laboratories when introducing AI assistants / М. С. Печёнов, В. М. Бондарик // Big Data и анализ высокого уровня = Big Data and Advanced Analytics : сборник научных статей XII Международной научно-практической конференции, Республика Беларусь, Минск, 23 апреля 2026 года : в 2 ч. Ч. 2 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.] ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2026. – С. 123–128. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/63609 | - |
| dc.description.abstract | Предложена модель оценки пропускной способности и безопасной нагрузки лаборатории жидкостной цитологии при внедрении ИИ-ассистентов. Модель объединяет нормативные ограничения по нагрузке (CLIA/FDA), правила подсчёта «эквивалента слайда» для полуавтоматизированного скрининга (FOV/FMR) и опубликованные оценки времени чтения. Выполнен сценарный расчёт для трёх режимов: ручного скрининга, полуавтоматизированного имиджинг-скрининга и цифровой цитологии на основе полноформатного сканирования препарата с формированием ИИ-галереи объектов интереса. Показано, как доля случаев полного ручного пересмотра ограничивает пропускную способность и почему для сохранения качества требуется запас по безопасности. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | Big Data | en_US |
| dc.subject | информационные системы | en_US |
| dc.subject | жидкостная цитология | en_US |
| dc.subject | пропускная способность | en_US |
| dc.subject | искусственный интеллект | en_US |
| dc.subject | нормативы CLIA/FDA | en_US |
| dc.subject | цифровая цитология | en_US |
| dc.title | Модель оценки пропускной способности и безопасной нагрузки лабораторий жидкостной цитологии при внедрении ИИ-ассистентов | en_US |
| dc.title.alternative | Model for estimating throughput and safe workload in liquid-based cytology laboratories when introducing AI assistants | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | A model is proposed to estimate throughput and safe workload in liquid-based cytology laboratories when introducing Al assistants. The model combines CLIA/FDA workload constraints, slide-equivalent counting rules for semi-automated screening (FOV/FMR), and published reading-time estimates. A scenario analysis is performed for three modes: manual screening, semi-automated imaging-assisted screening, and digital cytology based on whole-slide imaging with an Al-generated gallery of objects of interest. The results show how the full manual review rate limits throughput and why a safety margin is required to maintain screening quality. | en_US |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей : в 2 ч. (2026)
|
