人工智能组织病理学在乳腺癌诊断中的使用
Valentin Ivanov1, Usman Khalid2, Jasmin Gurung2
1Medical Simulation and Training Center, Medical Faculty, Medical University of Plovdiv, Department of Surgery, University Hospital ''Kaspela'', 4002 Plovdiv, Bulgaria.
Medicina (Kaunas, Lithuania)
|October 29, 2025
概括
人工智能 (AI) 通过数字病理学增强了乳腺癌诊断,提高了准确性和效率. 虽然人工智能显示出希望,但数据变化和伦理问题等挑战需要解决临床整合.
科学领域:
- 数字病理学数字病理学
- 医学诊断 医学诊断 医学诊断
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 乳腺癌 (BC) 是一个重大的全球健康挑战,需要准确和及时的诊断,以有效的患者管理.
- 组织病理学诊断对于BC管理至关重要,但耗时且受到瘤异质性的挑战.
- 人工智能 (AI) 在医学诊断中提供了变革性的潜力,特别是使用数字幻灯片进行BC检测.
研究的目的:
- 审查人工智能对乳腺癌数字病理学的进展.
- 探索人工智能在瘤分类,分级,淋巴结分期和生物标志物评估中的应用.
- 讨论将人工智能整合到临床工作流程中,包括障碍和未来前景.
主要方法:
- 进行了文学叙事综合.
- 在PubMed和谷歌学者中使用相关关键字进行了搜索.
- 审查了截至2025年7月以英语出版的文章.
主要成果:
- 像CNN,YOLO和RetinaNet这样的AI模型在BC检测,分级和生物标志物分析中表现出高准确度 (75-95%).
- 人工智能集成提高了诊断灵敏度,观察者之间的一致性,并减少了审查时间.
- 限制包括数据的变化,需要外部验证和道德考虑.
结论:
- 人工智能在提高乳腺癌诊断精度和效率方面显著有前途.
- 人工智能工具可以增强病理学家的能力,改善患者的治疗结果.
- 解决目前的障碍对于人工智能在病理学中的成功临床转型至关重要.
