https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/63609| Title: | Модель оценки пропускной способности и безопасной нагрузки лабораторий жидкостной цитологии при внедрении ИИ-ассистентов |
| Other Titles: | Model for estimating throughput and safe workload in liquid-based cytology laboratories when introducing AI assistants |
| Authors: | Печёнов, М. С. Бондарик, В. М. |
| Keywords: | материалы конференций;Big Data;информационные системы;жидкостная цитология;пропускная способность;искусственный интеллект;нормативы CLIA/FDA;цифровая цитология |
| Issue Date: | 2026 |
| Publisher: | БГУИР |
| 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. |
| 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. |
| Alternative abstract: | 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. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/63609 |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей : в 2 ч. (2026) |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Pechyonov_Model.pdf | 1.89 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.