利用数字病理学和人工智能来改变发展中国家的临床诊断
Andrea C Del Valle1,2,3
1Department of Molecular Biosciences, The Wenner-Gren Institutet, Stockholm University, Stockholm, Sweden.
Frontiers in medicine
|October 13, 2025
概括
使用数字病理学和人工智能 (AI) 的计算病理学,有望改善诊断. 克服标准化和数据限制等障碍是全球医疗保健的关键,特别是在发展中国家.
科学领域:
- 数字病理学和计算病理学
- 医疗诊断中的人工智能 (AI)
背景情况:
- 计算病理学提供了增强的诊断准确性和效率.
- 数字病理学和人工智能是这种转型的核心,使客观分析和大规模数据处理成为可能.
研究的目的:
- 探索计算病理学在改变诊断和治疗规划方面的潜力.
- 识别和解决阻碍计算机病理学应用的翻译障碍,特别是在资源有限的环境中.
主要方法:
- 审查数字病理学和用于诊断应用的人工智能的当前进展.
- 确定包括标准化,数据集可用性和计算专业知识在内的关键挑战.
主要成果:
- 计算病理学提供客观,精确的诊断,提高效率.
- 显著的障碍包括缺乏标准化的图像采集/分析和有限的注释数据集.
- 突出了跨学科合作和技术创新的需要.
结论:
- 解决标准化和数据集创建对于计算病理学的成功至关重要.
- 协作努力和技术进步可以改善患者的治疗结果并降低成本.
- 计算病理学可以在资源有限的医疗保健环境中成为一种有价值的工具.
