数字病理科和病理人工智能发展现状与展望

作为数字病理和人工智能(artificial intelligence,AI)的重点号,本期刊出了关于探讨数字化智慧病理科建设中数字扫描仪选择的文章,纳入了2篇病理AI的研究工作和AI在肺癌病理诊断领域应用的专家论坛,AI在新辅助治疗后乳腺癌疗效及预后预测中研究现状的综述,内容丰富。数字病理科建设、病理AI的研究及推广应用是当代病理学发展的热点和趋势,应该进一步引起我们的重视[1]。

近5年中国病理教学研究现状

病理学是基础医学和临床医学之间的纽带和桥梁,其教学质量对医学人才培养具有深远影响。随着医学,尤其是临床医学对病理学认识和需求的不断提高,病理学教育转型和改革也在逐步推进。为提升人们对该领域的认识水平和为未来发展理清方向,该文调研了国内近5年来发表在病理教学领域的相关研究并分析了当前的研究热点内容与存在的问题,提出理论研究与方法研究并重、理论讲解与实践教学应紧密结合,强调创新教学方法、应用现代化教学工具及思政融入病理教学的重要性,以培养适应新时代要求的高素质医学人才。

数字病理科和病理人工智能两个车轮都要跑起来

人工智能在病理诊断上的研发和应用成为医学人工智能的重点和热点领域至少有以下三个原因:一是图像信息的处理是人工智能的优势之一;二是诊断病理医师对病变图像的识别需要长期的学习和积累,病理医师对定量指标的精细量化是短板;三是病理医师培养的困难和高度个体化导致的我国病理医生的严重缺乏和工作效率相对较低。但时至今日人工智能在诊断病理学上的应用尚属研发的早期和探索阶段,缺乏在应用中不断优化和完善的良性循环。

人工智能在新辅助治疗后乳腺癌疗效及预后预测中的研究现状

新辅助治疗(neoadjuvant therapy,NAT)是目前临床治疗乳腺癌的重要手段之一,不同患者对NAT的治疗反应差异较大。预测标志物有助于实施治疗前预测患者对NAT的应答情况,从而为临床治疗决策提供参考。该文总结了乳腺癌NAT疗效预测的相关研究,主要从常规临床预测标志物、多基因表达谱和人工智能结合数字病理三个研究领域进行概述,重点介绍了当前应用人工智能技术从病理图像中进行疗效及预后预测的研究现状,旨在提高对乳腺癌NAT后疗效及预后预测标志物方面的认识水平。

精心打造杂志平台,与读者、作者共成长

玉兔辞旧岁,金龙迎春来。在这辞旧迎新之际,《临床与实验病理学杂志》即将迈入不惑之年。创刊至今,我们始终不忘初心、牢记使命,在历届编委会专家的呵护指导下、在广大病理学工作者和编辑部同仁的共同努力下,《临床与实验病理学杂志》已从一棵幼苗茁壮成长到如今枝繁叶茂,成为我国病理学界具有重要影响力的中文核心学术期刊[1]。学术期刊是科技创新的有机组成部分,是学术交流与成果展示的重要平台,是国家科技实力和价值引领的重要体现[2],更是学者不断获取和更新专业知识的重要学术平台。