数字病理学中的人工智能:理解疾病的分子基础

如果你曾经梦想过有一种更快、更有效的治疗普通感冒的生活，这可能比你想象的要近。人工智能(AI)正在帮助改善数字病理学，并协助专家识别疾病的基础。人工智能还在改变商业病理学实验室读取标本图像和做出诊断的方式。数字图像数据可以让病理学家快速将信息发送给专家，而机器学习与数字成像软件相结合有助于减少人为错误的机会。

有了这些对不同疾病的起源和构成的详细洞察，研究人员可以更有效地了解它们是如何运作的以及如何治疗它们。

显微镜技术的进步使人工智能更有效

病理学家们正在把传统的光学显微镜放在一边，使用人工智能算法来识别不寻常的区域和结构。人工智能更全面的诊断可以让实验室人员和医生为个别患者确定和靶向治疗方案，并为患者提供更好的护理。

数字病理学现在允许病理学家同时阅读多个幻灯片。人工智能算法可以可视化地注释和突出幻灯片信息，以帮助诊断。数字化甚至允许同事们合作，使过程更快，或咨询第二意见。随着数字病理设备的进步，人工智能算法将拥有更好的图像来预测患者的预后。

人工智能和病理学家一起工作

研究人员正在利用人工智能优化工作流程，使病理学家的数字病理更加高效。与其他许多使用人工智能的领域一样，病理学也有重复的任务，可以通过人工智能实现自动化。病理学家可以专注于做出准确的诊断。

一个关键的优势是人工智能不需要任何疾病的实际知识。它可以简单地学习图像的模式。一旦经过训练，它就可以直接从图像中预测病人的预后。在数字病理学方面训练人工智能是一项挑战，因为它需要良好的基本事实，但诊断往往是主观的，在病理学家之间显示出分歧。

病理学家被期望收集所有可用的信息，提供诊断，并在整个治疗过程中帮助指导患者。人工智能算法永远无法取代这种个人关注;然而，人工智能将接管处理大量数据的任务，使病理学家有更多的时间致力于复杂的病例。

在数字病理学中使用人工智能的好处

数字病理学领域的人工智能才刚刚起步。为了最有效地利用人工智能，病理学家将利用他们对人工智能是如何训练和测试的理解。实验室最终将不得不决定人工智能是否能帮助提高它们的临床和运营表现;然而，当涉及到对图像进行排序、帮助确定病例的优先级和识别感兴趣的高风险区域时，它可能会很有效。

人工智能算法已经在使用显微镜和其他成像技术来发现骨折、眼病和中风的迹象。人工智能也被用于生物化学、免疫学和遗传学。人工智能有潜力发现研究人员可能忽略的模式。它还帮助开发生物标记检测工具，以帮助病理学家为特定的患者选择最佳的药物或疗法。知道所有这些潜在的好处即将到来，这是非常令人兴奋的。

探索创新是如何人工智能(AI)和视觉技术正在推动生物医学的发展．