人工智能病理诊断的潜力    
2018年02月26日
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数字病理学的前景并不是将图像从载玻片简单地转移到显示器,甚至不是将图像更加灵活的分发和修改,而是利用通过增强病理学家的目视分析的潜力得到人体检查无法收集的信息/情报。 尽管免疫组织化学(IHC)的自动化分析超过了人类测量表达的能力,但迄今为止,机器衍生的数据并没有改变患者的诊疗护理。 然而,深度学习算法(机器学习方法,例如卷积神经网络)的出现可能很快改变这个。


参考文献

Balazs Acs, David L. Rimm. Not Just Digital Pathology, Intelligent Digital Pathology. JAMA Oncol. Published online February 1, 2018. doi:10.1001/jamaoncol.2017.5449.



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