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问：目前计算病理学在临床上主要有哪些应用？
南京大学医学院附属鼓楼医院樊祥山教授：
计算病理学可以简单称之为病理的人工智能领域。这一领域国外较我国起步早，但这些年，随着大量资本的注入，国内关于病理学的人工智能这一方面发展非常迅速。很多工作我们做的并不比国外差，并且发展势头越来越强劲。
有两家比较著名的美国公司将人工智能广泛应用于临床。一家公司的创始人长期致力于计算病理的研究及其在临床的应用。在他们所开发的系统里面，将全景的病理切片用于临床进行辅助诊断，减少了病理医生的工作量和人工阅片的差异与分歧。这一系统得到了临床的广泛应用，可以用于病理的首诊。
重要的是该系统具备了和各种计算机病理技术的接口，可以和我们日常应用的信息系统对接，方便我们的工作，也因此被临床广泛应用和接受。比如用于结肠癌微卫星不稳定性的评估和预测、可疑的前列腺病变区域的检测、乳腺癌可疑区域的检测等等。该系统的宗旨是为病理科医生提供 AI系统的工作流程，不但能够减轻我们的工作量，同时也能提高诊断的准确性。
过去在我国，AI技术主要应用于影像学专业，近三年，越来越多的病理学家都已经开始借助AI进行辅助诊断。想必在不远的将来，将有更多成熟的产品可以获得三类证。目前有一些医院的病理科正在和企业一起联合开发关于胃肠道早癌诊断全流程的人工智能处理以及病理标本的辅助判读，也就是说通过内镜黏膜下剥离术所取出的标本，从最初的切割制片一直到最后出报告结果，都可以通过平板电脑等终端操作完成。
目前北京有几家医院正在进行胃癌方面的相关研究，我院也正致力于完善食管癌方面人工智能工作流程。最近我科也正在研究前列腺穿刺标本的人工智能阅片流程。在我院，每天大约有14～15位患者需要进行前列腺穿刺，每一个病例可能大约有14～16条标本组织，这样算下来每一天就要完成200多条前列腺组织的阅片，这对于病理科医生来说是非常大的工作量。因此，完善前列腺标本的人工智能阅片流程，将是病理科医生的福音。此外，抗酸染色也是临床中非常耗时的工作。对于抗酸染色后AI辅助下抗酸杆菌的寻找也是一个很好的研究领域。但是AI对于胃癌HER-2基因及PD-L1的判读还较为困难。对于人工智能在临床中的应用，一方面我们希望它可以替代人工完成重复的劳动，从而减轻我们的工作负担。另一方面，我们希望人工智能可以帮助我们解决复杂的问题，让标志物的判读更客观，让判断结果更可靠。
本文由南京大学医学院附属鼓楼医院樊祥山教授作答，刘宝瑞教授审校
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