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除了利用AI辅助病理学常规诊断外，深度学习还可以超越我们日常的组织病理诊断，扩展对疾病的认识。KULKARMI等[19]2020年发表的工作显示深度学习根据早期黑色素瘤的标准HE图像预测患者的预后取得了较好的结果；2018年发表的文章则用卷积神经网络为基础的脑胶质瘤模型与COX比例风险模型相结合预测患者的预后，取得较好的效果，其预测能力与神经病理学家的组织学分级相当[20]。这些初步研究的成果想要不断完善达到甚至超过临床实际应用的水平，肯定还有很多路要走。但回想在实现显微镜图像数字化的初期，1994年人类第一个全切片数字扫描（wholeslideimaging,WSI）系统BLISS诞生时，当初搭建这个系统的价格非常高昂，且扫描一张切片需要整整一天的时间；而到了今天，WSI扫描系统的成本已相当便宜，扫描一张切片的时间已可以用秒来计算，一项变革性技术的发展与完善常常超越我们的想象，我们为什么不可以相信眼前这些病理AI的萌芽会日渐根深叶茂、绿树成荫呢？已有的研究表明，AI为精准病理诊断拓宽了思路，打破了技术和病理医生能力的瓶颈，在许多已有的精准病理诊断研究成果上，AI已可以和病理医生的表现相当，在更多可能的领域甚至会超越病理医生现有的能力和认知。人与AI的紧密结合和优势互补，会让精准病理诊断迈上一个新的台阶。医学是最年轻的科学，是实践铸就的科学，积极大胆的探索，严谨的科学态度，长期的大数据研究和前瞻性验证一定会让我们有一个AI辅助、人类主宰的更加准确、可靠、重复性好和高效率的精准病理诊断。病理AI的发展非常迅速，近些年随着以深度学习为核心的AI技术的快速发展，数字病理与AI的协同应用产生的计算病理，以及更为广延的智慧病理一定会带来精准病理诊断的美好未来，成为精准医学的坚固基石。