大家好，這里是老上光顯微鏡知識課堂，在這里你可以學到所有關于顯微鏡知識，好的，請看下面文章： 網易預計2018－05-06 10:57。
    
     自從顯微鏡、組織學和病理學的發明以來，近200年來，人們一直以類似的方式發展著。在醫學領域，采用新技術的速度明顯慢于其他行業。呃。
    
     這讓當時在一家癌癥診斷研究所工作的Ke Cheng看到了組織病理學產業的巨大潛力。2012年，她獲得了康奈爾大學和哈佛醫學院的雙博士學位，能夠在實驗室做博士后研究員。世界各地，輟學返回紐約創造Histo Wiz，病理組織學服務。
    
     HistoWiz是世界上個癌癥病理學數據庫。簡單地說，HistoWiz通過購買先進的設備和自動化操作為實驗室提供切片服務。E數據庫可以幫助研究人員節省大量的時間。
    
     在傳統意義上，組織病理學產業主要分為三個層次：首先，組織標本在組織學上加工成玻片，然后對其進行研究和評價；然后，病理學家在病理學層面對這些玻片進行研究和診斷；EVEL，聚集的數據通過機器學習工具處理。
    
     Ke Cheng告訴Titanium媒體，在研究和臨床實踐中，最重要的步驟之一是在實驗室之間及時地傳遞樣品，這通常需要數周左右的等待。
    
     同時，研究人員可以利用寶貴的時間治愈癌癥，或者醫生可以開始為病人提供治療，但是樣品仍然被郵寄出去。
    
     為了解決這些問題，步是使實驗室自動化。傳統的組織學工具必須更新到最新的數字掃描儀，然后將這些工具鏈接到協議，以將不同的工作功能串聯在一起，以創建自動化的工作流。
    
     在HistoWiz的自動化實驗室中，樣本處理時間從幾周的流程減少到幾天。存儲在云中的數字幻燈片提供即時的在線共享、評估和與HistoWiz數字網絡上的客戶和最的病理學家共享結果。
    
     擁有數據庫是組織病理學行業向前邁出的重要一步。HistoWiz還建立了一個組織學數據庫，稱為Pat.yMap。通過使用機器學習和圖像識別工具，該數據庫可以生成人眼無法觀察到的病理洞察力。
    
     Pat.yMap數據庫允許即時共享樣本和結果，并提供生物醫學研究人員、病理學家和外科醫生之間的無縫協作。
    
     這個市場也是同行業中更具創新性和競爭性的市場。未知的見解可以從機器學習工具，可以刺激和藥物開發研究中獲得的。各級人員，開藥醫生，患者，和團隊，科學家可以D從結果中提取價值。
    
     在技術層面上更具挑戰性的任務是開發基于技術的工具。該工具可以使用數據庫和數字幻燈片聚集大量數據，并附帶注釋和評估。
    
     為了實現這一目標，需要開發機器學習工具，這需要大量的人力和財力投資于研究和開發。2015年12月，HistoWiz從一個真正的基金獲得了100萬美元的投資，并被選為Y-Comb.or，一個的孵化器。在硅谷。柯成成為被選為Y組合的中國女企業家。
    
     這些工具不僅面向客戶，也面向內部服務。在HistoWiz的團隊中，任何有助于自動化和簡化工作流程的工具都被視為優先事項。專業的行業經驗告訴他們，浪費時間和資源是組織病理學的兩個更大問題。
    
     現代組織學實驗室的另一個關鍵問題是彌合生物學和計算機科學之間的鴻溝。這兩門學科對現代實驗室非常重要。Ke Cheng相信該小組將在支持生物醫學的計算機的幫助下找到治療癌癥或其他疾病的方法。
    
     但是，生物學與計算機的結合卻存在兩難困境。雖然兩者都在努力工作，但是很難理解對方真正需要的是什么。此外，他們缺乏對客戶需求的清晰認識。
    
     作為公司的首席執行官，柯成認為自己在生物學團隊和計算機團隊之間扮演著重要角色，并成功地完成業務并最終滿足客戶。
    
     盡管改善公司業務能力的不同方面很重要，尤其是在實驗室環境中，Ke Cheng說生存的關鍵是認識到理解客戶需求高于一切。
    
     了解客戶的關鍵，為目標客戶推出合適的產品。一開始，柯誠生產出最起碼的可行產品，并將其推向市場，以證明他之前的假設。為了創造真正有價值的產品，產品團隊必須不斷改進，從t.他開始從客戶反饋的想法，這些過程逐漸塑造最終的產品形式。
    
     每個CEO在開始的時候都必須了解銷售工作。在公司的早期，Ke Cheng挨家挨戶地驗證他的服務是否滿足先前假定的客戶需求是非常有效的。
    
     雖然并非所有的反饋都是有用的，但重要的是，Ke Cheng要持續收集反饋并確保它在生產過程中發揮重要作用。
    
     越來越多的流行和重要的云計算技術也成為HistoWiz業務的一個基本組成部分。多年來，由于缺乏云基礎設施，病理組織學產業的發展受到阻礙，這些障礙使得該行業難以利用。共享數據庫、遠程訪問和協作工具，更不用說機器學習工具可能產生的想法。
    
     為了進一步發展組織病理學，Ke Cheng將云技術作為HistoWiz業務的核心組成部分之一，掃描每個HistoWiz組織樣本并將其存儲在云中，整個Pat.yMap數據庫位于云中，并在此執行所有虛擬病理學家評估。
    
     長期以來，醫療行業一直處于落后狀態，現在是讓技術成為這個領域的規則的時候了，也不例外。為了將病理學引入未來，我需要使這項技術成為我業務的核心組成部分之一。Ke Cheng說。
    
     柯成告訴鈦媒體，在未來十年，智能和數據驅動的技術將解決一些較大的未滿足市場需求，甚至人類生活的其他部分。這不僅適用于醫療保健行業，而且也適用于可再生能源和可持續食物來源。ESE業務在云中成長，收集和存儲數據，機器學習工具的機會，以增強人類的努力將成倍增長。
    
     隨著這些工具的發展，來自這些海量數據集的洞察力將變得越來越有價值，并且行業將更快地移動。因此，為了準備未來的成功，特別是在醫療領域，盡早開始收集和整理數據是非常重要的。
    
     接下來，SeaWOIZ繼續構建將在云上運行的新數據庫機制，包括機器學習工具。
    
     由于這些技術的應用，在未來幾年的研究和藥物開發中，研究人員將擁有比以往更多的工具和數據，他們的研究結果將得到更好的發展。醫生能夠更快、更準確地診斷病人，并為病人開出個性化的藥物和治療。
    
     HistoWiz的技術棧不僅為全球病理學市場提供了重要的好處。在許多新興市場，特別是在發展中，好處更加明顯。缺乏合格的病理學家，他們常常需要幾千英里之外的病理學家來獲得ti。發布診斷樣本。利用HistoWiz的數字病理學網絡，新興市場可以立即接觸到世界的病理學家，為數百萬人提供平等的診斷途徑。
    
     Ke Cheng和他的團隊希望HistoWiz能成為世界上最快、技術更先進的研究服務提供商之一，在許多方面為組織病理學行業提供完整的解決方案，并擴展到尋求治療和新藥開發的分析。TabASE已經成熟，為機器學習工具的使用，這將給醫學界帶來新的靈感。
    
     在接下來的幾年里，HistoWiz將擴展到臨床實踐以外的研究領域。成為FDA批準的組織處理和患者數字診斷的目標，并讓數百萬人接觸到更好的專家。Uthor /Li澄城
    
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