文献类型：期刊文章

作　　者：闫雯[1] 李楠楠[1] 张益肇[2] 来茂德[3] 许燕[1,2]

机构地区：[1]深圳北航新兴产业技术研究院/北京航空航天大学生物与医学工程系/北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室/生物医学工程高精尖创新中心,北京100191 [2]微软亚洲研究院,北京100080 [3]浙江大学医学院病理学系,杭州310058

出　　处：《临床与实验病理学杂志》

基　　金：国家自然科学基金(81771910);国家科学技术重大专项(2017yfc0110903);北京市自然科学基金(4152033);北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室中央高校基础研究基金(sklsde-2017zx-08);深圳科创委技术攻关项(shenfagai2016627);中国的111项目(b13003)

年　　份：2018

卷　　号：34

期　　号：6

起止页码：661-664

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2017_2018、IC、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：在人工智能时代,计算机辅助的病理诊断为病理学提供了新的发展空间,病理学的研究不再局限于医师人工分析病理切片。在人工智能的辅助下,计算机不但可以实现定量化病理诊断,还可完成疾病预后等病理学的相关研究。该文通过总结近10年来人工智能在病理学中的研究成果,提出病理组学的概念。病理组学的研究内容包括基于人工智能将病理图像转化为高保真度、高通量的可挖掘的数据,并用于定量化病理诊断和疾病预后,最后自动生成病理诊断报告。在人工智能技术的支撑下,病理组学的研究正向着更加自动化更加精准的方向发展,这也有益于充分利用现有医疗资源、节省研究成本、推动医疗发展。

关 键 词：人工智能 病理组学  病理诊断 预后

分 类 号：R-1] R36