【摘要】 目的　研究人工智能（AI）用于辅助临床乳腺浸润性导管癌（IDC）Ki-67评分的不同方法并比较其结果。 方法　收集100例真实临床IDC诊断病例，包括HE、免疫组化Ki-67染色的切片和诊断结果。将病理切片扫描成全片数字 化图像（whole slide image, WSI），并使用AI对其进行评分。AI评分方式分为两种，一种为AI纯自动计数，使用Ki-67自动诊 断的评分系统对WSI进行全片计数；第二种是AI半自动计数，需要人工选择区域计数，然后用智能显微镜进行自动计数。 病理医生的诊断结果作为纯人工计数的结果。将全人工（病理诊断结果）、AI半自动、AI全自动此3种计数所得的Ki-67分 数进行两两比较，分别按差异高低进行归类，差异高低分为3档：相差≤10%、相差>10%～<30%和相差≥30%，并且使用组 内相关系数 （intra-class correlation coefficient, ICC）对其进行相关性的评价。结果　全自动AI计数1例Ki-67的时间为5～ 8 min，而半自动AI方法为2～3 min，全人工计数则需要1～3 min。两种AI计数方法相比较，Ki-67分数的相差全部在10%以 内（占比100%），ICC指数高达0.992。全人工计数和AI半自动相比，相差≤10%的有60例（占比60%），相差>10%～<30%的 例数为37例（占比37%），而≥30%的只有3例（占比3%），ICC指数为0.724；全人工计数和AI全自动相比，相差≤10%的有 78例（占78%），相差>10%～<30%的例数为17例（占比17%），而≥30%的有5例（占比5%），ICC指数为0.720。ICC数值示，两 种AI方法之间差异不大、可重复性很好，AI和人工计数之间的可重复性可接受。结论　AI全自动方法的优势在于更节省 人力，病理医生只需在最后核对诊断结果。而半自动的方法更符合临床病理医生的诊断习惯，整体耗时较AI全自动方法 少。此外，AI方法虽然可重复性较高，但不能完全取代病理医生，而应作为有力的辅助工具看待。