人工智能在乳腺癌病理学中的现状和前景:卷积神经网络到潜在的视觉转换器

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 病理学 病理学 病理学
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 乳腺癌是女性最常见的癌症,需要准确的组织学分析来管理患者.
• 人工智能 (AI),特别是深度学习,正在成为癌症诊断中的变革性技术.
• 目前在病理学中的AI应用旨在自动化任务并提高诊断效率.

研究的目的:

• 审查深度学习在乳腺癌诊断中的当前应用和未来潜力.
• 专注于人工智能在分析乳腺病理的全幻灯片图像中的作用.
• 突出AI在协助病理学家和改善乳腺癌管理方面的实用性.

主要方法:

• 对乳腺癌病理学中的深度学习应用现有文献的综述.
• 专注于全幻灯片图像分析技术,包括卷积神经网络和视觉转换器 (ViT).
• 探索AI在瘤检测,分类和预测各种病理特征方面的能力.

主要成果:

• 包括ViT在内的深度学习模型可以自动执行诸如从组织学幻灯片中检测和分类瘤等任务.
• 人工智能能够从H&E染色的幻灯片直接预测蛋白质表达,分子亚型和患者的结果.
• 人工智能集成提高了病理学服务的效率,并支持临床决策.

结论:

• 深度学习是乳腺癌诊断和管理的强大工具,提供全幻灯片图像的自动分析.
• 人工智能应用超越了诊断范围,可以预测治疗疗效和患者的结果,从而可能减少对额外测试的需求.
• 人工智能作为病理学家的宝贵助手,提高了乳腺病理学的准确性和效率.