数字病理学和AI在癌症诊断中

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显微镜正在数字化，人工智能正在改变病理学的实践方式。 根据美国病理学家学会，数字病理学和AI通过提高准确性、效率和一致性，正在变革癌症诊断。以下是患者需要了解的这些技术进步。

数字病理学是由数字技术促进的病理学实践。病理学家不是在显微镜下观察玻璃切片，而是在计算机屏幕上查看数字图像。

什么是病理学中的AI？

病理学中的人工智能使用计算机算法分析数字病理图像。这些算法使用机器学习技术学习识别组织样本中的模式和特征。

AI系统如何学习

训练过程：

1. 数据收集：数千个带注释的病理图像
2. 特征提取：AI识别相关特征
3. 模式识别：AI学习诊断模式
4. 验证：针对已知诊断进行测试
5. 部署：在临床实践中使用
6. 持续学习：随着更多数据改进

AI辅助诊断

AI能做什么：

• 识别切片上的可疑区域
• 计数和分类细胞
• 测量肿瘤特征
• 对肿瘤进行分级
• 检测淋巴结中的转移
• 识别特定组织类型

工作流程改进

效率增益：

• 优先处理紧急病例
• 自动化重复任务
• 更快的切片分流
• 减少周转时间
• 更好的工作量分配

提高准确性

研究显示AI能够：

• 降低假阴性率
• 提高小转移检测
• 增强分级一致性
• 识别人类可能错过的特征
• 提供客观测量

更快的结果

速度改善：

• AI可以立即预筛选切片
• 紧急病例可以被标记
• 病理学家可以专注于复杂病例
• 整体周转时间减少
• 更快的诊断意味着更快的治疗

技术局限性

图像质量依赖性：

• 需要高质量的切片
• 伪影可能混淆AI
• 组织制备变化影响性能
• 扫描仪质量影响结果

道德考虑

透明度和可解释性：

• 一些AI决策很难解释
• 病理学家可能不理解为什么AI得出结论
• 提出了问责问题
• 努力开发可解释的AI

新兴应用

正在开发：

• 预测治疗反应
• 来自组织学的预后信息
• 整合分子数据与组织学
• 程序期间的实时AI辅助
• 预测哪些患者会复发

理解您的报告

如果使用了AI：

• 可能在报告中提到
• 通常作为"计算机辅助诊断"
• 您的病理学家仍然做出诊断
• AI帮助确保准确性

获得AI辅助诊断

可用性差异：

• 更常见于大型学术中心
• 正在扩展到社区医院
• 尚未普遍可用

AI会取代人类病理学家吗？

”

不，AI不会取代病理学家。 相反，AI是一个帮助病理学家工作更准确、更高效的强大工具。病理学家提供关键的临床背景、解释复杂病例并做出最终诊断。AI无法复制人类判断、直觉或对整个患者情况的理解。将AI视为一个非常有技能的助手，而不是替代品。

AI诊断与人类诊断一样准确吗？

”

AI在某些任务上可能与人类一样准确甚至更准确， 特别是那些涉及模式识别或计数的任务。然而，AI在复杂病例、罕见疾病和背景解释方面有局限性。最好的方法是AI和人类一起工作，AI处理常规任务，人类提供监督并处理复杂病例。

我怎么知道是否在我的诊断中使用了AI？

”

您的病理报告可能或可能不会提到AI的使用。 目前，AI辅助并不总是在报告中明确注明。如果您好奇，可以询问您的医生或联系病理科。然而，最重要的是您收到了准确的诊断，无论是否使用了AI。

数字病理学和AI正在变革癌症诊断，提供提高的准确性、效率和专业知识的获取。这些技术作为病理学家的强大工具，增强而不是取代人类专业知识。

了解更多：

• 美国病理学家学会：cap.org
• 美国临床病理学会：ascp.org
• 国家癌症研究所：cancer.gov

医学免责声明： 此内容仅供参考，不构成医疗建议。始终咨询合格的医疗保健提供者以获得诊断和治疗建议。