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将计算病理学整合到现有的临床工作中构成了技术和操作挑战。病理部门通常是围绕传统做法组织的，几十年来已经确定的工作流动。介绍计算工具不仅需要在技术方面进行转变，而且还需要临床操作。病理学家必须将其传统作用与对AI生成的见解的监督和解释保持平衡。14虽然这些系统可以自动化常规任务并释放病理学家的时间，但它们还必须直观，可靠，并且无缝地集成到日常工作流中，以获得接受。此外，AI模型的临床验证和监管批准仍然是关键障碍。许多深度学习模型的黑盒本质在理解决策方面带来了挑战，这可能会使病理学家犹豫不决地依靠它们来进行关键的临床决策。监管框架仍在不断发展，模型必须满足安全，准确性和临床效率的严格要求，然后才能在医疗保健环境中广泛采用。
通过机器学习和AI
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