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摘要：由于 FDA 最近批准全幻灯片图像 (WSI) 系统为 II 类医疗器械，病理学家正在采用全幻灯片图像 (WSI) 进行诊断。为了应对病理学以外的新市场力量和最新技术进步，计算病理学这一新领域应运而生，将人工智能 (AI) 和机器学习算法应用于 WSI。计算病理学在提高病理学家的准确性和效率方面具有巨大潜力，但由于大多数 AI 算法的不透明性和黑箱性质，人们对 AI 的信任度存在重要担忧。此外，对于病理学家应如何将计算病理学系统纳入他们的工作流程，人们还没有达成共识。为了解决这些问题，构建具有可解释 AI (xAI) 机制的计算病理学系统是一种强大而透明的黑箱 AI 模型替代方案。xAI 可以揭示其决策的根本原因；这旨在提高 AI 在病理诊断等关键任务中的安全性和可靠性。本文概述了 xAI 在解剖病理学工作流程中的应用，这些应用可提高实践的效率和准确性。此外，我们还介绍了 HistoMapr-Breast，这是一款用于乳房核心活检的初始 xAI 软件应用程序。HistoMapr-Breast 会自动预览乳房核心 WSI 并识别感兴趣的区域，以交互且可解释的方式快速呈现关键诊断区域。我们预计 xAI 最终将作为计算机辅助初级诊断的交互式计算指南为病理学家服务。
解剖病理学的可解释人工智能（xAI）
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