积极推动人工智能在病理学的应用

推动人工智能在病理学的应用,需要突破一些技术瓶颈,更重要的是需要转变我们的观念和提高对人工智能的认同度。相信人工智能可以减轻我们工作的强度,提升我们工作的精准度。要不断拓宽人工智能在病理学的应用范围,超前考虑标准化和规范化。

人工智能推动精准病理诊断的发展

病理诊断在精准医学中扮演着非常重要的角色,无论是病理医生资源有限的现实,还是不断精细量化的临床诊断需求,都对精准的病理诊断能力提出了更高的挑战。医学界希望人工智能(artificial intelligence, AI)成为从多个方面解决这一难题的得力助手。本文讨论了AI推动精准病理诊断的几个方面:AI辅助病变组织的精准获取、AI辅助组织病理精准诊断、AI辅助组织学分级和定量评分、AI辅助肿瘤生物标记物的精准评估、AI辅助基于HE图像预测分子特征和精准的生物信息解读、AI辅助信息整合实现深层次的精准诊断、AI辅助基于HE图像精准预测患者的生存和预后,为读者展现AI技术为我们迎来的智慧病理的明天。

实体肿瘤PD-L1免疫组织化学检测专家共识(2021版)

免疫治疗已成为恶性肿瘤治疗一个新的里程碑,需借助特定的生物标志物来筛选适宜人群和预测免疫治疗的疗效,其中程序性死亡受体1(PD-1)及其配体1(PD-L1)表达是目前应用最广的免疫治疗生物标志物。现阶段,已有多种抗PD-1/PD-L1免疫治疗药物应用于临床,不同类型免疫治疗药物对应的PD-L1检测抗体克隆/试剂盒不尽相同,检测评估的细胞类型不尽相同,与疗效相关的PD-L1阳性判读阈值亦不尽相同,但部分肿瘤中对PD-L1的检测具有共同特点。本共识拟从PD-L1在实体肿瘤免疫组织化学检测过程、PD-L1不同克隆号抗体检测结果的一致性研究及实验室自建检测等方面进行概述,为指导不同类型实体肿瘤中PD-L1免疫组织化学检测提供参考意见。