人工智能深度学习在乳腺癌病理诊断中的研究进展  

Application progress of deep learning in pathological diagnosis of breast cancer

作　　者：谢婷[1] 阎红琳 袁静萍[1] XIE Ting;YAN Hong-lin;YUAN Jing-ping

机构地区：[1]武汉大学人民医院病理科,武汉430060

出　　处：《诊断病理学杂志》2024年第5期461-464,共4页Chinese Journal of Diagnostic Pathology

基　　金：武汉大学人民医院交叉创新人才项目(项目编号:JCRCZN-2022-015)。

摘　　要：乳腺癌是全球女性最常见的癌症。病理诊断是癌症诊断的金标准,但癌症病理诊断过程的复杂性和病理医师的缺乏,为人工智能在乳腺肿瘤辅助诊断领域提供了广阔的机遇。基于深度学习的人工智能使计算机自动处理病理数据并辅助精确诊断成为可能,但目前人工智能在病理诊断领域的应用依旧处于发展初级阶段,并且相关技术的研发仍不完善,其面临的巨大挑战和美好前景并存。本文综述了近几年基于深度学习的人工智能在乳腺癌的常规和术中快速组织病理学诊断、组织学分级、淋巴结转移诊断、分子分型免疫组化定量检测、分子病理学诊断、预测乳腺癌预后这六个方面的应用进展,并讨论其存在的局限性以及实际应用的巨大前景。

关 键 词：乳腺癌 人工智能 深度学习 病理诊断 

分 类 号：R365[医药卫生—病理学]