研究人員提出基於AI的全玻片病理診斷方法

5月14日消息，近年來，全球癌症發病率及死亡率持續上升。除了極少數的癌症，絕大多數癌症最終的確診都必須要依靠病理檢查，然後結合臨床以及其他實驗室檢查結果，根據主觀經驗綜合定性診斷。可以說診斷病理學是鑒別癌症的基礎和金標準。

精準醫療將會給癌症患者的診斷和治療方式帶來轉變，這也對病理診斷提出了更多、更高的要求。然而，不同觀察者之間存在差異，會影響病理診斷的準確性。儘管計算機輔助診斷(CAD)發展迅速，但應用全玻片病理診斷仍然是不現實的。

日前，研究人員在《自然》雜誌上提出了一種新的由人工智慧技術驅動的病理學全玻片診斷方法，用以提供可解釋的相關診斷。該方法將人類診斷推理過程自動化，並將Gigapixel直接解讀為一系列可解釋的預測，以提供第二診療意見，讓醫療機構對病理診斷達成共識。

此外，研究人員還收集了913例膀胱癌患者的全玻片數據，結果表明該方法與17名病理學家對膀胱癌的診斷結論是一致的。研究人員相信，該方法為提出診斷建議提供了一種創新和可靠的手段，並且可以作為下一代人工智慧增強CAD技術低成本部署在診斷病理學中。

隨著人工智慧技術的逐漸成熟，人工智慧醫療領域的各項運用變成了可能，有許多疾病的診斷工作都已經達到了臨床應用的水平。人工智慧在臨床病理診斷的應用，將為臨床病理學和患者帶來新的光明。相信，在未來人工智慧將給醫療技術帶來更加深刻的變化，為醫學創新和改革提供驅動力。

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