数字病理学和人工智能:在低收入和中等收入国家加强分子诊断
Arman Rahman1, Chee Leong Cheng2, Reza Salim3
1UCD School of Medicine, UCD Conway Institute, University College Dublin, Dublin, Ireland.
Expert review of molecular diagnostics
|October 28, 2025
概括
数字病理学 (DP) 和人工智能 (AI) 可以克服低收入和中等收入国家 (LMICs) 分子诊断的障碍. 这些技术提供了可扩展的客观分析,改善了疾病管理和研究可访问性.
科学领域:
- 医学诊断 医学诊断 医学诊断
- 数字健康数字健康
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 在LMICs的分子诊断受到有限的专业知识,访问和基础设施的阻碍.
- 传统的诊断方法缺乏可扩展性和客观性,影响疾病管理.
- 在LMICs中,急需先进的诊断解决方案.
研究的目的:
- 探索数字病理学 (DP) 和人工智能 (AI) 在增强LMIC分子诊断方面的潜力.
- 审查如何DP和AI可以解决LMIC医疗保健系统中现有的障碍.
- 评估在资源有限的环境中实施DP和AI的可行性和影响.
主要方法:
- 审查关于数字病理学和AI在诊断中的应用的当前文献.
- 对远程病理学试点研究及其成本效益的分析.
- 讨论LMIC中DP和AI的实施挑战和战略整合框架.
主要成果:
- 通过整个幻灯片成像,DP可实现远程专家咨询和质量控制.
- 人工智能集成自动化了定量分析,提高了分子诊断的速度和准确性.
- 远程病理学试点证明了成本效益和扩大了诊断范围.
结论:
- DP和AI的战略整合为LMICs的分子诊断提供了一个变革性的机会.
- 解决基础设施,成本,培训和监管障碍对于成功采用至关重要.
- 优先考虑临床实用性和公私伙伴关系将确保可持续和公平地获得先进的诊断.
