病理学中的人工智能:当前的应用,局限性和未来的方向
Akhil Sajithkumar1, Jubin Thomas2, Ajish Meprathumalil Saji2
1Department of Oral Pathology and Microbiology, Malabar Dental College and Research Centre, Manoor Chekanoor Road, Mudur PO, Edappal, Malappuram Dist, 679578, India. aksmvpa@gmail.com.
Irish journal of medical science
|August 5, 2023
概括
人工智能 (AI) 准备彻底改变数字病理学,增强基于图像的诊断和提高效率. 这篇论文探讨了AI.
科学领域:
- 数字病理学和人工智能的人工智能
- 医学图像分析 医学图像分析
- 深度学习在医疗保健中的应用
背景情况:
- 人工智能 (AI) 最近的进步,特别是计算机视觉,激起了人们对其在病理学中的应用产生重大兴趣.
- 深度学习已经使人工智能产生了强大的协同作用,促进了数字病理学领域的基于图像的诊断.
- 基于人工智能的解决方案正在开发中,以提高诊断准确度和优化病理学家的时间.
研究的目的:
- 讨论使人工智能在病理学中的整合成为可能的基础组件.
- 检查AI在医疗行业当前的应用,特别是病理学.
- 确定阻碍在病理学中采用人工智能的挑战和局限性.
主要方法:
- 审查当前的人工智能技术及其与数字病理学的相关性.
- 对AI在医学诊断中的应用现有文献的分析.
- 探索用于图像分析的深度学习模型的集成.
主要成果:
- 人工智能显示出有很大的潜力,可以帮助病理学家完成各种数字病理学任务.
- 人工智能和深度学习之间的协同作用促进了基于图像的先进诊断.
- 人工智能解决方案旨在减少诊断错误,提高病理学家的工作流效率.
结论:
- 人工智能是医学病理学的变革性技术,提供了巨大的好处.
- 成功实施需要解决当前的障碍和约束.
- 提供了未来的建议,以有效地整合AI在病理学.
