Anales de la RANM

15 A N A L E S R A N M R E V I S T A F U N D A D A E N 1 8 7 9 MEDICINA DE PRECISIÓN EN EL DIAGNÓSTICO ANATOMOPATÓGICO Ramón y Cajal S, et al. An RANM. 2022;139(01): 9 - 15 11. Schüffler PJ, Geneslaw L, Yarlagadda DVK et al. Integrated digital pathology at scale: a solution for clinical diagnostics and cancer research at a large academic medical center. J Am Med Inform Assoc. 2021; 28(9): 1874- 1884. 12. Yu KH, Zhang C, Berry GJ et al. Predicting non-small cell lung cancer prognosis by fully automated microscopic pathology image fea- tures. Nat Commun. 2016; 7: 12474. 13. Litjens G, Sánchez CI, Timofeeva N et al. Deep learning as a tool for increased accuracy and efficiency of histopathological diagnosis. Sci Rep. 2016; 6: 26286. DECLARACIÓN DE TRANSPARENCIA Los autores/as de este artículo declaran no tener ningún tipo de conflicto de intereses respecto a lo expuesto en el presente trabajo. Si desea citar nuestro artículo: Ramón y Cajal S, Hernández-Losa J, Temprana-Salvador J, Castellví-Vives J. Implementación de la medicina de precisión en el diagnóstico anatomopatógico. An RANM. 2022;139(01): 9– 15. DOI: 10.32440/ar.2022.139.01. rev01