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Artificial intelligence in diagnostics-a pathology perspective
DOI:10.1007/s00761-025-01849-3.png)
摘要
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肿瘤诊断和治疗日益增长的复杂性与个性化趋势,为病理学带来了新的挑战。与此同时,人工智能(AI)正从未来的概念发展为数字医学的核心领域。随着数字全切片图像(WSIs)的可用性以及日益强大的深度学习架构的出现,自2019年左右以来,数字病理学领域的出版物数量几乎呈指数级增长。在算法层面,近年来涌现了诸多创新:最初主导该领域的卷积神经网络(CNNs)正逐渐被基于视觉Transformer(ViT)的模型所取代。自2023年以来,基础模型因其广泛适用性和泛化能力而迅速获得重要性。概念验证研究已反复证明,基于AI的解决方案能够提升诊断工作流程的效率与敏感性。多个用于组织病理学的AI算法已获得美国和欧洲监管机构的批准。更近期的进展,如视觉-语言模型(VLMs),能够实现文本和图像数据的跨模态整合,为诊断开辟了新的交互可能性。总体而言,该领域正从概念验证研究转向临床实施。特别是,基础模型有望在不久的将来从根本上重塑组织病理诊断的结构。然而,在实现广泛临床应用之前,仍需克服技术、法律和社会心理层面的障碍。
Keyword:
Digital pathology
Artificial intelligence in pathology
Diagnostic artificial intelligence biomarkers
Digital transformation
Pattern recognition
Decision support
Multimodal data integration
Digital pathology
Artificial intelligence in pathology
Diagnostic artificial intelligence biomarkers
Digital transformation
Pattern recognition
Decision support
Multimodal data integration
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O
IF:
0.2
论文数:
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