人工智能和数字工具在癌症病理学中的应用
Lawrence A Shaktah1, Zunamys I Carrero1, Katherine Jane Hewitt1
1Else Kroener Fresenius Center for Digital Health, Faculty of Medicine and University Hospital Carl Gustav Carus, TUD Dresden University of Technology, Dresden, Germany.
The Lancet. Digital health
|November 15, 2025
概括
人工智能 (AI) 正在将癌症诊断转变为数字病理学. 虽然挑战仍然存在,但人工智能有助于瘤分类,生物标志物量化和确定预后模式,为改善患者护理铺平了道路.
科学领域:
- 数字病理学数字病理学
- 计算病理学计算病理学
- 医疗人工智能的人工智能
背景情况:
- 人工智能 (AI) 准备通过整合到数字病理学工作流程中来彻底改变癌症诊断.
- 目前的人工智能应用支持染色解释 (例如,H&E) 用于瘤分类,分级和生物标志物量化 (例如,HER2,PD-L1).
- 人工智能模型可以量化微妙的微观模式,在各种瘤类型中提供预后和预测价值.
研究的目的:
- 提供AI在病理学中的应用概述.
- 为解决AI在诊断中的新兴监管和伦理考虑.
- 讨论技术进步和负责任的实施策略.
主要方法:
- 审查当前的AI应用在病理学,包括机器学习和深度学习.
- 分析人工智能解释性,验证和临床整合方面的挑战.
- 讨论监管框架,伦理考虑和采用差异.
主要成果:
- 人工智能模型在瘤分类,分级和生物标志物量化方面具有实用性.
- 人工智能对微观特征的量化提供了预后和预测见解.
- 技术进步包括向深度学习,自我监督学习,多式模式和代理AI的转变.
结论:
- 人工智能在病理学中的负责任实施需要强有力的验证,人类监督和部署后监控.
- 解决监管和伦理方面的挑战对于广泛的临床采用至关重要.
- 人工智能的进步有望提高瘤学的诊断准确性和患者的治疗结果.
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