数字病理学和皮肤病理学人工智能的当前趋势和未来方向:一个基于科学度的审查

科学领域:

• 病理学 病理学 病理学
• 皮肤病理学 皮肤病理学
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 数字病理学 (DP) 和人工智能 (AI) 已经取得了重大进展,特别是在皮肤病理学领域.
• 随着COVID-19的流行,DP和AI在病理学,研究和教育领域的整合加速了.
• 这些技术在组织病理学诊断,心电病理学和个性化医学方面具有价值.

研究的目的:

• 关于病理学和皮肤病理学中DP和AI当前状态的综合文献综述.
• 在这个领域内定义三个关键的研究方向.
• 使用科学度分析进行彻底的审查.

主要方法:

• 采用了两阶段的方法,搜索了PubMed和Web of Science数据库.
• 研究期间从2019年1月到2025年7月.
• 四位独立的病理学家根据包含/排除标准选择了文章,综合由三个研究方向指导.

主要成果:

• 卷积神经网络 (CNN),人工智能驱动的诊断平台和远程病理学显著提高了诊断速度和准确性,特别是对于皮肤恶性皮肤瘤.
• 确定的挑战包括验证,互操作性,高实施成本,道德考虑,人工智能透明度和医疗保健公平.
• 在现代皮肤病理学中,DP和AI是关键的.

结论:

• DP和AI是当代皮肤病理学的基础.
• 在这个领域,标准化和监管是非常必要的.
• 多学科的方法对于DP和AI在皮肤病理学中的有效实施和推进至关重要.