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肿瘤生物标记物的量化评估是精准病理诊断的一个主要内容。病理医生对肿瘤生物标记物的定性判读具有较大的优势，但对精准的量化则主观性较强、变异较大、重复性不好，对多重标记等更繁杂的定量标记更加困难，依赖计算机图像分析的辅助AI在这方面则具有优势[14]。Ki67增殖指数等的量化评分在临床上有很重要的价值，AI在这些方面有明显的优势，最近在线上发布的2021版国际乳腺癌Ki67工作组关于ki67评估的共识就明确指出了AI辅助自动化评分可能是解决Ki67评估痛点的可行方案，并介绍了一些开放和商业化的工作平台[15]。

近年不断有研究报道尝试用深度学习来预测病变组织的基因改变和分子表达情况，包括利用深度学习对非小细胞肺癌组织病理图像进行分类和突变预测的工作[16]，通过深度学习来预测前列腺癌HE图像上speckle-typePOZprotein（SPOP）突变状态的工作[17]，以及利用深度学习模型直接从胃癌和结肠癌的HE组织图像预测微卫星不稳定的工作[18]等。更重要的是随着高通量测序的日益普遍应用，生物信息学面临着如何将这海量的数据转化为有价值的诊断信息的问题。AI技术以其高效和精准的数据处理能力，在生物信息学、基因组学、蛋白质组学和代谢组学等领域均具有很好的应用价值。

有一些重要的诊断信息并非来源于某项单一的检测信息的分析，而是从多个检测信息的整合中挖掘分析获得。AI可以辅助我们方便地获取所有的诊断信息，还有可能辅助我们综合分析，吸纳每一种检测的优势和长处，获得更深层次的精准诊断。病理学诊断并不仅限于组织形态的认识，通过整合患者的临床信息、影像信息、检验（化学病理学）结果、治疗经过及反应、甚至包括患者的社会经历、家族遗传信息等作出诊断是病理诊断的完整内涵，病理医生不仅要重视自己生产的数据，更要重视所有医疗数据的整合利用，AI在这方面是我们的好帮手。