AI医疗三年之期：技术、产品、商业的阶段性“方法论”丨CCF-GAIR 2019( 八 )
姚建华认为 ， 病理诊断是一个非常复杂的过程 ， 主观性很强 ， 一致率比较低 。 因此利用人工智能技术 ， 可以帮助医生提高诊断的可重复性 ， 提高准确率和效率 ， 从一定程度上缓解病理医生不足的状况 。
但是对于病理分析而言 ， 病理的图像尺寸非常大 ， 对计算机的处理性能提出挑战 ， 此外 ， 医生经常要识别病理图像中非常细微组织的变化 。 在自然图像中比较成功的算法往往在病理图像中不能达到相应的效果 ， 因此 ， 工程人员就需要开发特殊的算法 。
目前 ， 病理AI的主要研究领域有三部分：
第一 ， 开发基于AI技术的病理诊断模型 ， 以提高医生的诊断效率 ， 提高微小病变和疑难病例的识别能力 。
第二 ， 病理组学 ， 从病理中提取对诊疗有用的特征 ， 进行定量化分析 ， 发现病理特征和诊疗之间的关联性 。
第三则是更高级的功能 ， 利用病理数据来开发基于AI技术的病理预后预测模型 ， 预测治疗的效果以及五年的总生存率 。
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