资源类型：
收录情况：
◇ 统计源期刊
◇ 北大核心
◇ CSCD-C
文章类型：
机构：
[1]四川省肿瘤医院·研究所 四川省肿瘤临床医学研究中心 四川省癌症防治中心 电子科技大学附属肿瘤医院病理科
肿瘤精准检测中心
病理科
四川省肿瘤医院
[2]海军军医大学(第二军医大学)第一附属医院消化内科
[3]西安电子科技大学计算机科学与技术学院
[4]同济大学附属同济医院过敏与肿瘤中心
出处：
关键词：
人工智能
病理诊断
数字病理
深度学习
全切片图像
计算病理学
精准医学
摘要：
作为现代医学诊断的基石，病理学正面临人力资源短缺、诊断主观性强和工作流程效率低下等多重挑战。人工智能(AI)凭借其在图像识别、模式分析和大数据处理等方面的优势正逐步融入病理诊断领域，推动其向数字化、智能化方向发展。本文系统回顾了AI在病理学中的发展历程，从早期的监督学习验证，到弱监督学习突破“标注瓶颈”，再到当前基于自监督和多模态的基础模型兴起，展示了AI在提升诊断一致性、优化工作流程、预测分子特征及预后等方面的广泛应用。AI不仅增强了病理诊断的客观性和效率，还推动了计算病理组学等新兴交叉学科的发展，为实现精准医疗提供了有力支撑。尽管在临床落地过程中仍面临数据标准化、监管审批等挑战，但AI与病理学的深度融合正开启一个人机协同、智能诊断的新时代。
基金：
国家自然科学基金(82173306,82473085)
第一作者：
第一作者机构：
[1]四川省肿瘤医院·研究所 四川省肿瘤临床医学研究中心 四川省癌症防治中心 电子科技大学附属肿瘤医院病理科
通讯作者：
推荐引用方式(GB/T 7714)：
史敏,陈颖,王晓东,等.人工智能在病理诊断领域的纵深发展:从应对挑战到重塑未来[J].海军军医大学学报.2025,46(11):1387-1393.
