病理學中的人工智慧
病理學中的人工智慧將電腦視覺應用於數位化組織切片，幫助病理學家更快、更一致地檢測癌症、計數細胞和對疾病進行分級。
概述
It turns the century-old microscope workflow into a data-rich, measurable, and scalable process.
深入探討
病理學傳統上是指醫生在顯微鏡下檢查玻片上的染色組織。數位病理學將這些幻燈片掃描成十億像素的整張幻燈片影像（每張影像通常有數十億像素），然後人工智慧模型對其進行分析。基於卷積和 Transformer 的視覺模型在標記的幻燈片上進行訓練，以標記腫瘤區域、識別有絲分裂圖、測量 Ki-67 或 HER2 等生物標誌物，並分配癌症等級，例如前列腺的格里森評分。由於圖像巨大，模型以小塊的形式工作，並將結果縫合到熱圖中。 FDA 已經批准了 Paige Prostate 等系統來幫助檢測前列腺癌，實驗室使用人工智慧進行分類、品質控制和定量，而這些透過肉眼觀察是繁瑣或不可能的。
技術洞察
整個幻燈片圖像太大，無法一次提供給模型，因此它被分成數千個小圖塊。每個圖塊都通過視覺編碼器，並且一種稱為多實例學習的技術可以讓模型學習幻燈片級診斷，即使只知道整體標籤（癌症與非癌症），而不知道確切的腫瘤位置。 Heatmaps then highlight suspicious areas.在數百萬個未標記的圖塊上進行預訓練的基金會模型現在提供可重複使用的功能，可以對罕見癌症進行良好的微調。
戰略影響
背景與規則
產業背景決定了人工智慧創意能否與現實接觸。
品質管控
領域約束會影響可接受的錯誤率和監督模型。
配裝選擇
成功的部署使技術能力與第一線工作流程保持一致。
人工智慧在病理學領域的未來
在大量玻片檔案上訓練的病理基礎模型將以最少的額外標記泛化到組織類型和任務。期望與基因組學和臨床記錄更緊密地結合以進行多模式診斷，人工智慧可以直接從幻燈片預測治療反應和生存率，以及常規使用人工智慧作為第二個閱讀器來減少錯誤。隨著掃描器變得更便宜，數位和人工智慧輔助病理學將擴展到較小的實驗室和服務不足的地區，從而緩解全球病理學家的短缺問題。
現實世界的實施
Paige Prostate 是 FDA 批准的工具，可在活檢切片上標記可疑前列腺癌的區域，以協助病理學家。
AI 自動計數 Ki-67 陽性腫瘤細胞，以量化癌症的增殖速度。
演算法檢測淋巴結切片中的癌症擴散（轉移），捕捉肉眼容易錯過的微小簇。
AI 分配或預先評分前列腺格里森評分，以提高不同病理學家之間的一致性。
風險與防護欄
監理要求可能會使原本強大的原型失效。
歷史資料可能會編碼損害特定社區的偏見。
遺留系統可能會造成整合瓶頸和隱性成本。
實施路線圖
讓領域專家參與從問題框架到評估的整個過程。
在啟動前設計審計追蹤和文件。
儘早驗證合規性和安全義務。
分階段推出，並有明確的停止和回滾標準。
不斷探索
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常見問題
What is AI in Pathology?
病理學中的人工智慧將電腦視覺應用於數位化組織切片，幫助病理學家更快、更一致地檢測癌症、計數細胞和對疾病進行分級。它將具有百年歷史的顯微鏡工作流程轉變為數據豐富、可測量且可擴展的流程。
什麼是數位病理學中的「全幻燈片影像」？
幻燈片被掃描成巨大的十億像素圖像（通常是數十億像素），然後由人工智慧進行分析。
為什麼人工智慧模型要處理小塊或小塊中的幻燈片？
整個幻燈片影像對於模型的輸入來說太大了，因此它們被分成數千個圖塊，然後重新組合結果。
哪種 FDA 批准的人工智慧系統有助於透過活檢檢測前列腺癌？
Paige Prostate 已獲得 FDA 批准，可幫助病理學家識別可疑前列腺癌的區域。
AI Ki-67 數在腫瘤中測量什麼？
Ki-67 是細胞增殖的標記物，對陽性細胞進行計數顯示腫瘤生長的劇烈程度。