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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（artificialintelligence，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。

病理学对疾病诊断和分类的重要性不可低估，随着精准医学所必需的组织病理诊断和分类、精准的生物标记物评估、复杂的二代测序结果的分析解读等日益增加的临床需求，给本来就十分稀缺的病理医生在工作量和专业知识更新上都带来了空前的压力，精准病理诊断已成为影响精准医学发展的主要瓶颈之一。精准医学给病理诊断带来的变化至少包括：定性诊断变为更多精细的定量评分；单基因检测变为更复杂的多基因检测分析；单维度的分析诊断变为多维度的分析诊断；静态的一次性诊断变为全过程长期的动态诊断和分析；有创手术获取的充足检材变为微创获取的微量检材。这些变化带来的繁杂程度，给传统的病理诊断带来了巨大的挑战，有的已达到了病理医生能力的极限或已触及了复杂定量这类病理医生能力的短板。寻找新的技术和工具势在必行，以计算机技术为基础的人工智能（artificialintelligence，AI）正为我们带来新的希望。

病理诊断首先需要通过手术标本精准地获取病变组织，了解病变组织的分布情况，还需要了解手术标本的边缘是否有病变残留，新辅助治疗后的手术标本还需要分析肿瘤在治疗后的反应情况，这些都是非常费时费力的工作。由于肉眼观察的局限性，我们通常只有相对盲目地选取大量的组织块，从中大海捞针般发现并分析病变组织。荧光成像、高光谱成像、近红外多光谱成像、高光谱结合可见光成像、太赫兹成像和高频超声成像等新技术已超越了传统可见光肉眼观察的认知[1-6]，AI技术辅以各种新的光学手段为我们探索出了一条“事半功倍”的新路。而AI辅助拼图形成的虚拟大切片，也可能完全替代传统上需要昂贵的专用设备和繁杂的操作流程才能完成的大组织切片[7]。