当人工智能技术渗透到医疗领域，病理科这个 "疾病诊断的金标准" 正在经历怎样的变革？

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• 大体标本智能分析

通过 AI 算法解析器官标本图像，辅助判断病变范围与性质，结合光学原理提升诊断客观性。

• 数字病理切片革命

将传统玻璃切片转化为高清数字图像，建立可追溯的病理数据库，为 AI 分析奠定基础。

• 分子病理数据挖掘

利用 AI 处理基因测序数据，预测肿瘤耐药机制、复发风险，实现精准治疗决策。

• 脱落细胞学筛查

在宫颈液基涂片等检测中，AI 先快速过滤阴性样本，医生仅需复核阳性病例，效率提升 50% 以上。

• 淋巴结转移智能识别

训练 AI 学习数千张转移癌切片后，自动判断淋巴结转移情况，减少医生重复性劳动。

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专家观点：AI 不是替代，而是升级

步宏教授：AI 正在推动 "形态 - 分子" 联合诊断，通过 HE 切片预测基因改变已成为科研热点，未来或可减少基因检测需求。

邢晓明教授：标本从手术室到病理科的全流程数字化管理，是 AI 发挥作用的关键基础。

滕梁红教授：AI 在图像分析领域具有天然优势，类似皮肤镜、眼底图像的成功应用，将逐步拓展到病理切片诊断。

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临床实践中的突破

宫颈癌筛查：AI 辅助初筛可降低医生阅片疲劳，漏诊率下降 30%。

肿瘤淋巴结评估：AI 检测耗时缩短至人工的 1/10，准确率达 95% 以上。

科研转化：通过 AI 分析病理图像与基因数据的关联，已发表多篇高分值论文。

• 建立标准化数字病理库，实现跨院诊断同质化；
• 通过图像预测分子分型，指导个体化治疗方案；
• 实时监测治疗反应，动态调整用药策略

AI 不是病理科的 "终结者"，而是推动行业革新的 "加速器"。从标本管理到精准诊断，这场技术革命正在重塑医疗行业的未来。

步  宏

中华医学会病理学分会前任主任委员

四川大学华西医院病理科教授

邢晓明 

青岛大学第一临床医学院党委副书记

肿瘤病理重点实验室主任

滕梁红 

首都医科大学宣武医院病理科主任医师