深度学习和结肠癌解释:机器的兴起
1Department of Pathology and Laboratory Medicine, Mayo Clinic Arizona, 13400 East Shea Boulevard, Scottsdale, AZ 85253, USA.
Surgical pathology clinics
|October 20, 2023
概括
人工智能 (AI) 算法通过预测患者的预后和分子变化来增强病理幻灯片审查. 这些人工智能工具有望改善病理学报告,帮助治疗和结果决策.
科学领域:
- 计算病理学计算病理学
- 数字病理学数字病理学
- 机器学习在医学中的应用
背景情况:
- 常规病理检查血素和色素染色幻灯片是标准的做法.
- 人工智能 (AI) 正在迅速发展,导致新的分析工具.
- 现有的AI病理学研究主要集中在预测能力上.
研究的目的:
- 探索人工智能算法的潜力,增强来自常规病理学幻灯片评论的信息.
- 突出AI在预测预后和识别分子变化的作用.
- 展示AI如何增强病理学报告以改善临床决策.
主要方法:
- 开发用于分析数字病理图像的AI算法.
- 应用人工智能来从染色幻灯片中预测预后因素.
- 对AI预测与已确定的临床和分子数据的验证.
主要成果:
- 人工智能算法可以成功地从标准病理学幻灯片中增加信息.
- 人工智能工具在预测患者预后方面显示出显著的潜力.
- 人工智能有效地识别了与患者护理相关的潜在分子变化.
- 人工智能驱动的预测可以快速实现,帮助临床工作流程.
结论:
- 人工智能拥有巨大的潜力,可以彻底改变病理学报告.
- 人工智能工具可以提供快速,关键的预测,影响患者治疗和结果.
- 将人工智能集成到病理学工作流程中可以导致更明智和及时的临床决策.
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