病理人工智能的未来发展.docx

文档介绍：病理人工智能的未来发展
病理人工智能是通过人工智能算法，对数字化病理切片进行诊断的一种技术。数字病理技术 是病理人工智能技术的基础，模型构建是病理人工智能技术的关键。
赋能精准诊断
目前，精准医疗进入市场成长期，肿瘤精准诊断行业发展空病理人工智能的未来发展
病理人工智能是通过人工智能算法，对数字化病理切片进行诊断的一种技术。数字病理技术 是病理人工智能技术的基础，模型构建是病理人工智能技术的关键。
赋能精准诊断
目前，精准医疗进入市场成长期，肿瘤精准诊断行业发展空间较大。只有进行精准诊断，才 能实现精准医疗。肿瘤良恶性判别、恶性肿瘤分类等诊断结果直接影响肿瘤患者临床治疗方 法的选择，因此高质量、精准的病理诊断方法至关重要。传统病理诊断难以满足精准诊断需 求，而病理人工智能提供的定量指标使得精准医疗成为可能。
肿瘤预后管理也需要病理人工智能的支持。据调查，我国癌症患者5年存活率远低于发达国 家和地区，病理诊断预后效果不够理想。目前，大多数肿瘤分类依赖于病理医生凭借主观经 验对病理组织切片组织形态学进行判断，定性诊断不足以提供精确的预后评估。病理人工智 能提供的定量指标，可以为精准的预后评估提供数据支撑。
市场痛点待解
“数据孤岛”限制了病理人工智能的发展。人工智能开发需要大量数据作为支撑，国内大部 分医疗数据存储于医院以及第三方检验机构，“数据孤岛”现象导致用于人工智能诊断学习 的病理切片和病理资料偏少。
第三方检验机构缺乏交流合作机制。实际上，第三方检验机构具有较好的数据资源积累，但 彼此之间缺少合作交流机制，不同检验机构之间存在设备、软件差异，数据标准化程度也各 不相同，因此，各检验机构往往基于自身掌握的数据资源各自进行算法开发，限制了数据资 源的互通共享。
病理医生的经验难以量化，机器学习方法需要跟进。从病理学角度来看，全身疾病的种类多 达5000余种，每种疾病都有不同的诊断标准，每个标准又有很多对应特征。在临床上，大 部分疾病诊断依赖于病理医生的专业水平和诊断经验，在一定程度上，病理学是一门经验学 科。如何把这种难以量化的经验传授给机器，是病理人工智能要攻克的难关。
人工智能人才短缺。据统计，目前，我国人工智能行业从业人员不足5万人。国内虽有部分 高校已开设相关专业培养相关人才，但仍旧难以满足正在发展势头上的病理人工智能领域需 求。
行业发展之策
技术（算法）与商业模式（病理医生与人工智能专家之间的合作方式）是推动病理人工智能 行业进步的两个主要因素。
机器学习转向深度学习 深度学习是一种基于人工神经网络、对数据进行特征学习的算法的泛称。该算法对大