在数字病理学中，组织样本的显微图像被传输到计算机，并使用先进的图像处理技术和计算机视觉对其进行分析。
医学图像和诊断的数字化为病理学中的人工智能开辟了途径。病理学家可以使用机器学习模型来进行增强分析并提高结果准确性。此外，病理学领域的人工智能为从业人员提供了第二意见，进一步帮助他们的日常工作。
数字病理学中的人工智能：概述
随着技术的进步，随着越来越多的实验室利用人工神经网络来改进分析，数字病理学受到了关注。
Covid-19全球大流行加速了人工智能在医学领域的发展。据统计，2020年数字病理市场较2019年增长31.2%。2020年全球市场规模为7.3575亿美元，2022年进一步增长至8.925亿美元。短短两年内增长了21%，令人印象深刻。预计到2030年，该市场将以复合年增长率增长至17.913亿美元。
数字病理学应用的一个主要例子是全幻灯片图像 ( WSI )。WSI创建显微镜载玻片的数字扫描并将其加载到计算机上。然后，用户可以应用数字转换和图像增强技术进行基于人工智能的分析。
使用自动标注来标注红细胞和白细胞
人工智能在病理学中的许多应用通过提供更快、更准确的诊断来辅助临床分析。让我们看一下涉及临床级计算病理学的一些用例。
改善癌症诊断和治疗
长期以来，开发有效的癌症治疗方法一直是医生面临的挑战。尽管传统的活检结果非常准确，但最终确定结果需要大量时间。
人工智能系统可以在几分钟内收集和处理所需的信息，并通过准确的诊断产生癌症结果。研究人员和病理学家开发了多种人工智能模型，展示了机器学习算法在癌症和肿瘤检测方面的能力。
人工智能在数字病理领域的突破吸引了来自全球的企业家和投资者。几家初创公司已经开始致力于开发人工智能系统来帮助癌症检测。致力于创建像素完美的标注。轻松生成地面真相。利用直观的用户体验和神经网络。
抗击和预防流行病
COVID-19大流行促使研究人员开始构建人工智能系统，以帮助预防、应对和遏制未来此类疫情的爆发。
医学研究组织和公司已经开始在临床环境中利用人工智能来诊断新疾病。例如，在数字和计算病理学以及机器学习模型的帮助下，疫苗研究已经加速。
病理学培训和教育
人工智能在临床实践中的使用在很多方面为病理学家提供了帮助。数字图像分析和机器学习等技术在预测癌症结果方面非常有效。这些人工智能模型可以帮助病理诊断并训练病理学家识别组织样本中感兴趣的区域。
人工智能辅助学习与传统教育类似，人工智能算法提供额外但有价值的见解。除了准确的诊断之外，人工智能还建议根据患者人口统计数据和病史进行个性化医疗。利用人工智能辅助方法，病理学家可以了解有关组织分析的利基细节。人工智能模型可以区分医学扫描中最轻微的异常。这些微小的异常可能不会被人类发现；然而，深度学习算法可以识别它们，为从业者提供了可能的学习机会。
更快的药物开发
药物开发是一个复杂的过程，包括多年的研究、临床试验和批准。
数字病理学中的人工智能可以加快这一过程。人工智能模型可以访问基因组数据、健康记录和分子数据，并且可以更深入地理解信息。
人工智能在病理学领域的挑战和局限性
人工智能在医疗应用中始终面临着一系列困难。挑战范围从输入数据的质量和模型性能到道德问题。一些关键挑战包括：
数据质量差
人工智能的主要应用包括使用数字病理切片和图像分析算法进行准确诊断。然而，准备幻灯片图像是一个繁琐的过程，涉及组织样本的嵌入、切割、染色和扫描。因此，只有少数数据集可用于足够的训练。
此外，图像准备过程非常复杂，以至于载玻片样本可能会变形。灰尘、头发和气泡等元素很容易进入载玻片而不被发现。这会导致数据质量差和弱监督的深度学习模型。薄弱的模型会产生不可靠的结果，并引发对其完整性的质疑。
缺乏临床和技术专业知识
构建人工智能模型需要临床级计算病理学、统计学、人工智能和现场医疗专业人员的专家。该过程包括临床数据的收集和准备、标注、模型训练以及最后的验证。
这些专家中的每一位都在整个过程中发挥着至关重要的作用。医生指导研究人员进行数据分析。例如，放射科医生可以最好地描述乳腺癌或肺癌患者的乳房X光检查。他们的指导有助于收集数据并标注最复杂的案例。统计学家从数据中提供有价值的见解，而人工智能工程师则构建强大且可扩展的模型。最后，病理学家和从业人员验证模型的结果，确保准确性和公平性。
然而，聚集如此多的专家是一项艰巨的任务。它不仅耗时，而且还增加了项目成本并使开发过程变得复杂。
缺乏透明度
透明度和问责制对于医学专家来说绝对至关重要。从业者必须为做出某个决定的原因提供适当的推理和理由。由于人工智能模型无法提供清晰的推理，因此很难对其结果建立信任。
数字病理学对医学和医疗保健产生了重大影响。研究人员一直在开发新的方法来对抗新的和现有的疾病，采用机器学习等技术来改善结果和更顺畅的工作流程。
人工智能的采用在整个医学研究界广受好评。病理学家已开始利用人工智能来提高效率并改善日常工作结果。人工智能模型通过提供有价值的见解并通过整个幻灯片图像分析产生出色的诊断准确性来帮助科学研究。
此外，人工智能给病理学带来了一些好处，包括增强癌症诊断、为一般分析提供第二意见、培训从业人员以及加快药物发现和开发。
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