人工智能在诊断病理学的实施的优缺点
Paul J van Diest1, Rachel N Flach1,2, Carmen van Dooijeweert1
1Department of Pathology, University Medical Center Utrecht, Utrecht, the Netherlands.
Histopathology
|March 3, 2024
概括
病理学中的人工智能 (AI) 对诊断有希望,但对常规实施提出了问题. 本综述探讨了将人工智能整合到诊断病理学工作流程中的优缺点.
科学领域:
- 数字病理学和人工智能 (AI) 在医学诊断中.
背景情况:
- 数字病理学加速了用于病理学的AI模型的开发.
- 人工智能在帮助形态诊断和量化治疗目标方面显示出巨大的潜力.
研究的目的:
- 审查将人工智能纳入诊断病理学的优缺点.
- 评估病理学界对在常规工作流程中实施人工智能的准备程度.
主要方法:
- 在诊断病理学中对AI应用的文献综述.
- 分析当前的市场趋势和社区对人工智能集成的准备.
主要成果:
- 人工智能模型在协助诊断任务和目标量化方面表现有前途.
- 人工智能在常规病理学中的实际实施和接受存在担忧.
结论:
- 该领域正处于一个关键的关键时刻,AI算法进入市场.
- 为了在诊断病理学中成功采用人工智能的优缺点,平衡的考虑是必不可少的.
