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数字病理学与人工智能之间的关系

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【数字病理学与人工智能之间的关系】
数字病理学涉及对组织样本进行成像 ， 创建这些图像的数字副本并在在线平台上共享它们 ， 以便将其用于研究并为世界各地的医疗案例提供信息 。这个想法本身很古老 ， 但是支持它的技术只是最近才可用 。因此 ， 近年来 ， 随着技术的发展 ， 数字病理学迅速被广泛采用 。
现在 ， 随着数字病理学市场的增长 ， 该领域使用的技术正在变得越来越先进 。结果 ， 人工智能(AI)越来越多地用于辅助数字病理学 ， 从而帮助科学家开发该技术的新功能 。
在这一领域使用人工智能将使科学家能够处理越来越大的数据集 ， 并进行更详细 ， 准确的分析 。预计AI将有助于提供更快的诊断 ， 并允许世界各地的科学家一起以比现在更快的速度加深对疾病的了解 。
数字病理学不仅是医疗和制药行业使用的工具 ， 它还正在成为护理的新标准 。随着AI在数字病理学中的地位越来越高 ， 它将帮助科学家解决更多挑战 ， 创造更高水平的医疗保健并实现医学突破 。
这些数据支持了市场的增长 ， 2018年的市场价值为6.89亿美元 ， 预计从现在到2026年将增长11.7% 。随着市场的增长 ， 人工智能的使用也将不断增长 。下面我们讨论该技术将如何融入行业 。
人工智能和图像分析
改进数字图像分析是AI被纳入数字病理学的主要原因 。它有助于提高准确性和一致性 。
特别是从AI和数字病理学的结合中受益的医学领域是肿瘤学 。得自乳腺癌患者的组织样本得益于使用AI根据组织样本图像生成诊断的方法 。
计算机辅助技术经过培训 ， 可以识别和评估与乳腺癌有关的雌激素和孕激素受体以及HER2 / neu 。此外 ， AI还可以评估类癌肿瘤中的Ki67 。
在开发数字病理学之前 ， 不可能进行完整的幻灯片图像分析 ， 科学家不得不选择感兴趣的区域进行研究 。借助数字病理学 ， 可以使用AI自动选择感兴趣的区域来对整个幻灯片进行数字化和分析 。这有助于加快分析过程 ， 允许在短时间内分析大量载玻片 。这不仅可以加快诊断速度 ， 而且还可以加快药物开发速度 ， 因为样品的检测比常规方法所允许的速度快得多 ， 从而可以在较短的时间内确定候选药物的功效 。

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