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依赖形态学的组织病理诊断目前仍是病理学诊断的主要手段，通过显微镜下观察分析载玻片上的组织切片来进行的诊断常被作为诊断的“金标准”。显微图像的数字化为AI辅助组织病理诊断和分类奠定了基础。AI辅助组织病理诊断已有大量的研究成果，目前认为其已能达到病理医生诊断的同样水平，在某些方面甚至超越了病理医生的日常工作能力，尤其是AI具有良好的可重复性，在速度和效率上也有优势，在细胞学筛查上更显示了“不知疲倦”和不遗漏病变的优势[8]。AI在淋巴结癌转移评估上显示了更精准的前景，在乳腺癌新辅助化疗疗效预测上也有好的结果，本刊在本期也有这类工作的论著刊载[9]。AI辅助组织病理精准诊断，不仅在肿瘤病理诊断领域，在非肿瘤的病理诊断上也将发挥重要作用。NIRSCHL等[10]发开了一种卷积神经元模型，从心内膜活检组织的HE染色的数字切片评估心力衰竭，其结果优于两位参与研究的病理医生的成绩。而2019年的1篇报道发现，可以利用深度学习模型在十二指肠活检切片上区分乳糜泻、非特异性十二指肠炎和正常组织[11]。

组织学分级是肿瘤治疗和预后的重要独立指标，有十分重要的临床价值，在前列腺癌、乳腺癌和胶质瘤等肿瘤的诊断中都是必须报告的项目。但在病理医生的日常诊断中，其重复性并不理想，主观性较强。尽管我们已经采用了诊断指南和图示卡片等一系列方法来加以改进，但其差异仍明显存在，重复性仍待提高。利用AI来辅助进行肿瘤的组织学分级是实用和可行的，能明显提高肿瘤的精准病理诊断水平[12]。组织学诊断的一些定量评分，比如核分裂计数、肿瘤细胞的核级评分和肿瘤浸润淋巴细胞（tumor-infiltratinglymphocytes，TILs）等在临床上都很有价值，也是AI辅助诊断的一个“用武之地”，同样实用和可行[13]。