This is to acknowledge that
Giuseppe Cotellessa
Attended a one hour webinar and Q&A session entitled:
"Revolutionizing hematology with AI and full-field morphology" Il procedimento del brevetto ENEA RM2012A000637 è molto utile in questo tipo di applicazione. /
Questo per riconoscere che
Giuseppe Cotellessa
Ha partecipato a un webinar di un'ora e a una sessione di domande e risposte intitolata:
"Rivoluzionare l'ematologia con l'intelligenza artificiale e la morfologia a campo pieno" The procedure of the ENEA patent RM2012A000637 is very useful in this type of application. /#19/11/2024
Dott. Giuseppe Cotellessa
Key learning objectives
- Discuss the evolution of digital cell morphology technology: Participants will be able to describe the progression from manual microscopy to Full-Field digital morphology and explain how each stage impacts laboratory workflow.
- Apply AI-driven decision support in clinical practice: Attendees will be able to recognize the benefits of such tools when used in red blood cell morphology analysis or in platelet clump detection, and how these advancements can improve diagnostic accuracy and workflow efficiency.
- Participants will become familiar and be able to explain the principles of "morphometry" and its role in quantifying morphological parameters, with an understanding of how this can be applied to research and clinical diagnostics, particularly in MDS and CAR-T cell therapy.
Information
From morphology to morphometry: The potential of quantifying morphological parameters at scale
Traditionally, hematologists have relied on their expertise and trained eye to analyze blood smears under a microscope, a skill developed over years of practice. However, with advancements in technology, digitized Full-Field images are transforming blood smear analysis, allowing for more objective, scalable, and remote diagnostics. This shift is also paving the way for AI-powered decision support in hematology labs.
In this webinar, Dr. Ben Zion Katz from the Tel Aviv Sourasky Medical Center (TASMC) Hematology Lab will showcase the evolution from digital solutions based on individual cell images to Full-Field digital cell morphology. He will present compelling clinical findings from a multi-institutional Turnaround Time (TAT) study, highlighting how these innovations have streamlined workflow and improved accuracy in the lab.
Dr. Katz will also explore the role of artificial intelligence (AI) in red blood cell (RBC) morphology, demonstrating how the analysis of over 10,000 RBCs per sample enhances clinical decision-making. Additionally, Katz will explain the impact of automated platelet clump detection on faster and more reliable diagnoses, especially when precise platelet counts are essential.
Looking to the future, Katz will introduce the concept of 'morphometry' — the groundbreaking ability to quantify morphological parameters at scale using Full-Field technology and AI. He will share recent findings from myelodysplastic syndrome (MDS) and CAR-T cell therapy research at TASMC, illustrating how accurate morphometry could improve diagnostic precision and lead to new, morphology-based biomarkers for hematology.
Join us to explore how Full-Field digital morphology and AI-driven innovations are shaping the future of hematology, from improved workflow efficiency to enhanced diagnostic accuracy.
ITALIANO
Obiettivi di apprendimento principali
Discutere l'evoluzione della tecnologia della morfologia cellulare digitale: i partecipanti saranno in grado di descrivere la progressione dalla microscopia manuale alla morfologia digitale Full-Field e spiegare come ogni fase influisce sul flusso di lavoro di laboratorio.
Applicare il supporto decisionale basato sull'intelligenza artificiale nella pratica clinica: i partecipanti saranno in grado di riconoscere i vantaggi di tali strumenti quando utilizzati nell'analisi della morfologia dei globuli rossi o nella rilevazione di grumi piastrinici e come questi progressi possano migliorare l'accuratezza diagnostica e l'efficienza del flusso di lavoro.
I partecipanti acquisiranno familiarità e saranno in grado di spiegare i principi della "morfometria" ed il suo ruolo nella quantificazione dei parametri morfologici, con una comprensione di come questo può essere applicato alla ricerca ed alla diagnostica clinica, in particolare nella terapia con cellule MDS e CAR-T.
Informazioni
Dalla morfologia alla morfometria: il potenziale della quantificazione dei parametri morfologici su larga scala
Tradizionalmente, gli ematologi si sono affidati alla loro competenza ed al loro occhio allenato per analizzare gli strisci di sangue al microscopio, un'abilità sviluppata in anni di pratica. Tuttavia, con i progressi della tecnologia, le immagini Full-Field digitalizzate stanno trasformando l'analisi dello striscio di sangue, consentendo diagnosi più oggettive, scalabili e remote. Questo cambiamento sta anche aprendo la strada al supporto decisionale basato sull'intelligenza artificiale nei laboratori di ematologia.
In questo webinar, il dott. Ben Zion Katz del laboratorio di ematologia del Tel Aviv Sourasky Medical Center (TASMC) illustrerà l'evoluzione dalle soluzioni digitali basate su immagini di singole cellule alla morfologia cellulare digitale Full-Field. Presenterà risultati clinici convincenti da uno studio multi-istituzionale Turnaround Time (TAT), evidenziando come queste innovazioni abbiano semplificato il flusso di lavoro e migliorato la precisione in laboratorio.
Il dott. Katz esplorerà anche il ruolo dell'intelligenza artificiale (IA) nella morfologia dei globuli rossi (RBC), dimostrando come l'analisi di oltre 10.000 RBC per campione migliori il processo decisionale clinico. Inoltre, Katz spiegherà l'impatto del rilevamento automatizzato di ammassi piastrinici su diagnosi più rapide ed affidabili, soprattutto quando sono essenziali conteggi piastrinici precisi.
Guardando al futuro, Katz introdurrà il concetto di "morfometria", la rivoluzionaria capacità di quantificare i parametri morfologici su larga scala utilizzando la tecnologia Full-Field e l'intelligenza artificiale. Condividerà le recenti scoperte della sindrome mielodisplastica (MDS) e della ricerca sulla terapia cellulare CAR-T presso TASMC, illustrando come una morfometria accurata potrebbe migliorare la precisione diagnostica e portare a nuovi biomarcatori basati sulla morfologia per l'ematologia.
Unisciti a noi per scoprire come la morfologia digitale Full-Field e le innovazioni basate sull'intelligenza artificiale stanno plasmando il futuro dell'ematologia, dall'efficienza del flusso di lavoro migliorata alla maggiore accuratezza diagnostica.
