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题名人工智能在血液病理诊断中的应用进展
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作者
彭先稳
班宁溥
缐霂
孙琦
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机构
中国医学科学院血液病医院(中国医学科学院血液学研究所)、血液与健康全国重点实验室、国家血液系统疾病临床医学研究中心、细胞生态海河实验室
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出处
《临床与实验病理学杂志》
2025年第8期1057-1061,共5页
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基金
中国医学科学院医学与健康科技创新工程(2022-I2M-1-022)
国家血液系统疾病临床医学研究中心临床研究基金(2023NCRCA0106)。
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文摘
随着人工智能(artificial intelligence,AI)技术的快速发展,其在医学领域的应用也日益广泛。在血液病理诊断领域,随着全片数字化图像(whole slide images,WSI)技术的出现,基于AI的自动阅片正逐渐改变着传统的诊断方式。AI技术,特别是深度学习和机器学习,通过建立和训练算法模型,可以准确快速的识别和分析异常细胞/组织、正确判断免疫组化染色结果,从而减轻血液病理医师的阅片负担,同时缩短报告周期,在骨髓病理学、骨髓细胞形态学诊断领域具有重要应用价值。除此之外,AI在流式细胞术、染色体核型及二代测序(next-generation sequencing,NGS)等结果分析中同样具有广阔的应用前景,AI技术的应用对推进血液病理智能化诊断的发展具有重要意义。本文旨在对AI在血液病理诊断领域的应用进行综述,并探讨其现状和应用前景。
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关键词
人工智能
血液病理学
深度学习
机器学习
文献综述
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Keywords
artificial intelligence
hematopathology
deep learning
machine learning
literature review
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分类号
R365
[医药卫生]
R733
[医药卫生—病理学]
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