数字病理学和人工智能在乳腺病理学中

科学领域:

• 病理学 病理学 病理学
• 医疗信息学 医疗信息学
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 数字和计算病理学越来越多地融入到乳腺病理学中.
• 机器学习 (ML) 提供了提高诊断准确度,生物标志物量化和结果预测的工具.

研究的目的:

• 审查数字和计算病理学在乳腺病理学中的当前应用和未来潜力.
• 讨论这个不断变化的领域的好处,挑战和新出现的解决方案.

主要方法:

• 审查当前文献和商业/研究应用在数字和计算乳腺病理学.
• 分析了使用案例,证明了准确性,生产力和发现方面的改进.

主要成果:

• 数字和计算病理学工具在诊断,预测和预后应用中表现有前途.
• 确定的挑战包括分析前的变性,互操作性和可解释性.

结论:

• 数字和计算病理学在标准化乳腺癌诊断和改善患者管理方面具有重大潜力.
• 新兴的解决方案和未来的方向旨在克服当前的挑战,并释放新的见解.