解码病理学:计算病理学在研究和诊断中的作用
David L Hölscher1,2, Roman D Bülow3
1Department for Nephrology and Clinical Immunology, RWTH Aachen University Hospital, Pauwelsstraße 30, 52074, Aachen, Germany.
Pflugers Archiv : European journal of physiology
|August 2, 2024
概括
计算病理学,使用数字幻灯片上的深度学习 (DL),克服了基因病理学的传统局限性. 这项技术提高了诊断准确性和研究,为精准医学铺平了道路.
科学领域:
- 数字病理学和计算方法.
- 医疗诊断中的人工智能.
- 组织病理学和精准医学.
背景情况:
- 传统的组织病理学面临着诸如低吞吐量和观察者间的变性等挑战.
- 这些局限性阻碍了精准医学在病理学中的整合.
- 数字病理学通过计算分析提供解决方案.
研究的目的:
- 提供对计算病理学进展的入门概述.
- 讨论这些进展对组织病理学研究和诊断的含义.
- 突出深度学习在现代病理学中的作用.
主要方法:
- 利用计算方法,特别是深度学习 (DL) 技术.
- 使用先进的算法分析组织病理学标本.
- 整合多式联运数据源和基础模型.
主要成果:
- 深度学习模型在各种病理学任务中表现出令人印象深刻的表现.
- 应用包括突变预测,病理学分析和预后预测.
- 新兴的方法利用多式联运数据和多用途基础模型.
结论:
- 计算病理学显著增强了他的病理学分析.
- 它有望加速在诊断和研究中采用精准医学.
- 该领域正在迅速发展,新的人工智能驱动的方法.


