Dane patologiczne często stanowią podstawę diagnozy lekarskiej i planowania leczenia.
Prawidłowa diagnoza postawiona przez patologa jest zatem czynnikiem decydującym o prawidłowym leczeniu pacjenta.
Nowe technologie są już wykorzystywane w patologii w celu dalszej optymalizacji wydajności diagnostyki.
Technologie AI są już często wykorzystywane w takich obszarach, jak badania przesiewowe nowotworów, pomiar współczynników mitotycznych lub wykrywanie biomarkerów.
W patologii powszechne jest weryfikowanie diagnoz poprzez drugie opinie lub we współpracy z innymi specjalnościami, zwłaszcza w przypadku złożonych lub rzadkich chorób, takich jak rak.
W związku z tym duża część typowego dnia patologa składa się z konferencji z kolegami.
W przypadku tradycyjnych szklanych szkiełek nadal trudno jest szybko i łatwo udostępniać próbki specjalistom lub innym patologom do przeglądu.
Cyfrowe szkiełka oferują możliwość bardziej wydajnej wymiany danych.
Cyfrowe dane patologiczne oferują również możliwość bezpośredniego i elastycznego dostępu do dużej liczby wysokiej jakości przypadków na potrzeby edukacji medycznej i szkoleń, a także dla studentów i asystentów szkoleniowych.
Na rynku patologii popyt często przewyższa podaż i dostępność wykwalifikowanych patologów.
Wynika to częściowo z faktu, że liczba osób starszych i pacjentów chorych na raka rośnie na całym świecie, podczas gdy niewystarczająca liczba lekarzy decyduje się zostać patologami.
Niedobór ten może zostać zrekompensowany przez zastosowanie patologii cyfrowej, ponieważ cyfryzacja zwiększa produktywność i wydajność przepływów pracy.
Ponadto pandemia koronawirusa zwiększyła zapotrzebowanie na usługi telepatologii, co wymaga kolejnego kroku w kierunku procesów cyfrowych.
Dla wielu laboratoriów i oddziałów patologii zmiany te oznaczają przejście na patologię cyfrową, a budżety są planowane na niezbędne modalności i rozwiązania programowe.