乳腺癌的计算病理学:我们对预后应用的立场是什么?
Grégoire Gessain1, Magali Lacroix-Triki2
1Department of Pathology, Gustave Roussy Cancer Campus, 114 rue Edouard Vaillant, cedex, 94805, Villejuif, France; Université Paris-Cité, Faculté de Santé, Paris, France.
Breast (Edinburgh, Scotland)
|April 3, 2025
概括
医疗保健中的人工智能 (AI),特别是计算病理学 (CPath),正在推进瘤学. 乳腺癌中的CPath显示出诊断和预后的前景,但在临床采用方面面临挑战.
科学领域:
- 在瘤学中计算病理学 (CPath) 和人工智能 (AI).
- 数字病理学和人工智能在乳腺癌研究和临床实践中的应用.
背景情况:
- 人工智能越来越多地被整合到医疗保健中,计算病理学 (CPath) 正在推动瘤学的进步.
- 显微镜幻灯片的数字化正在加速人工智能在基础研究和临床实践中的作用.
研究的目的:
- 审查乳腺癌计算病理学 (CPath) 的现状.
- 为突出CPath在预后应用中的临床采用所取得的进展和剩余挑战.
主要方法:
- 审查当前文献和CPath在乳腺癌中的应用.
- 在数字化病理学中分析人工智能驱动的诊断和预后工具.
主要成果:
- CPath为乳腺癌生物标志物和预后工具提供了潜力,包括预测终点和从整个幻灯片图像中检测分子变化.
- 应用范围从研究到临床实践,可能提供基因表达测试的替代方案.
结论:
- 计算病理学 (CPath) 正在改变乳腺癌诊断和预后.
- 克服数据可用性,数字化,医疗社区采用和监管导航方面的挑战对于广泛的临床实施至关重要.
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