近年来，全球癌症发病率及死亡率持续上升。除了极少数的癌症，绝大多数癌症最终的确诊都必须要依靠病理检查，然后结合临床以及其他实验室检查结果，根据主观经验综合定性诊断。可以说诊断病理学是鉴别癌症的基础和金标准。

精准医疗将会给癌症患者的诊断和治疗方式带来转变，这也对病理诊断提出了更多、更高的要求。然而，不同观察者之间存在差异，会影响病理诊断的准确性。尽管计算机辅助诊断(CAD)发展迅速，但应用全玻片病理诊断仍然是不现实的。

日前，研究人员在《自然》杂志上提出了一种新的由人工智能技术驱动的病理学全玻片诊断方法，用以提供可解释的相关诊断。该方法将人类诊断推理过程自动化，并将Gigapixel直接解读为一系列可解释的预测，以提供第二诊疗意见，让医疗机构对病理诊断达成共识。

此外，研究人员还收集了913例膀胱癌患者的全玻片数据，结果表明该方法与17名病理学家对膀胱癌的诊断结论是一致的。研究人员相信，该方法为提出诊断建议提供了一种创新和可靠的手段，并且可以作为下一代人工智能增强CAD技术低成本部署在诊断病理学中。

随着人工智能技术的逐渐成熟，人工智能医疗领域的各项运用变成了可能，有许多疾病的诊断工作都已经达到了临床应用的水平。人工智能在临床病理诊断的应用，将为临床病理学和患者带来新的光明。相信，在未来人工智能将给医疗技术带来更加深刻的变化，为医学创新和改革提供驱动力。

（来源：天极网）