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World File Search System病理学家
解剖病理学的可解释人工智能（xAI）
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。
尸检练习指南：分解的尸体...
前言皇家病理学家学院（RCPATH）发布的尸检准则应使病理学家能够以一致的方式和高标准处理非法务同意和医学授权的验证后。这些准则是系统地开发的陈述，以协助从业者的决策，并基于准备文件准备时的最佳证据。鉴于大量尸检工作是单一观察者，而实际上仅一次性的观察者，必须认识到，没有超出FRCPath第2部分考试或更高尸检培训证书（CHAT）的可审查标准。尽管如此，可以针对事前成像和/或其他数据进行审查。已制定该指南以涵盖最常见的情况。但是，我们认识到指南无法预料每种病理标本类型和临床情况。因此，可能需要与本指南中建议的做法偶尔发生差异，以最大程度地向病理学家，验尸官/检察官财政和死者的家人提高益处的方式报告标本。病理学家应该能够证明/解释与指南的任何偏差。总医学委员会（GMC）在所有实践领域都有持续的专业发展（CPD）的一般要求，这自然涵盖了尸检实践。那些希望发展专业知识/专门研究尸检病理学的人寻求适当的教育机会并参与相关的外部质量保证（EQA）计划。准则本身构成了实施和传播良好实践的工具。与以下利益相关者联系以咨询此文件：
病理学在评估癌症体细胞分子改变中的主导作用：欧洲病理学会的立场文件
摘要 分子病理学是病理学的重要组成部分，它补充了传统的形态学工具，以便获得正确的综合诊断，并适当评估预后和预测治疗反应，尤其是在癌症方面。人们对欧洲某些地区的分子病理学状况感到担忧，即病理学家在评估癌症体细胞基因组变异方面发挥的核心作用。在一些国家，有人试图让其他实验室医学专家对癌症体细胞变异进行分子分析，尤其是现在新一代测序 (NGS) 已纳入临床实践。在这种情况下，病理学家可能只扮演“组织提供者”的角色，而其他专家可能在分子分析方面发挥主导作用。遗传学家和实验室医学专家拥有对遗传性疾病（包括家族性癌症）中的种系变异进行遗传分析的所有背景和技能。然而，对癌症体细胞变异的解释属于病理学的特定科学领域。病理学家对于保证结果的质量至关重要，原因如下：（1）应在适当的形态学背景下解释已识别的分子改变，因为大多数分子改变都是特定于特定背景的；（2）必须考虑分析前的问题；（3）检查待分析样本中肿瘤细胞的比例至关重要，应监测炎性浸润和坏死的存在；4）病理学家的作用对于选择最合适的方法和控制在综合诊断背景下提供分子结果的周转时间至关重要。显然，医院有可能拥有用于进行序列分析的 NGS 核心设施，这些设施对其他专业（微生物学家、遗传学家）开放，但在这种情况下，病理学家也应该在评估癌症体细胞改变方面发挥主导作用。在本文中，我们强调了在形态学背景下解释肿瘤体细胞分子改变的重要性。在欧洲病理学会的立场文件中，我们强烈支持病理学部门在分析和解释癌症体细胞分子改变过程中发挥核心作用。
通过机器学习和AI
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。
心血管病理的组织途径
是具有手术，移植和尸检标本方面专业知识的尸检和心胸病理学家。Leeds教学医院NHS Trust的顾问尸检医生兼荣誉高级讲师Kathryn Griffin博士。艾琳·怀特（Erin Whyte）博士，谢菲尔德教学医院NHS基金会信托基金会组织病理学登记官。剑桥大学医院NHS基金会信托基金会组织病理学注册商Jose Coelho Lima博士。皇家布隆普顿和哈雷菲尔德医院顾问病理学家Lauren D'Sa博士。
病理信息学：将数据转换为诊断见解。
病理信息学的关键创新之一是采用数字病理学，该病理学涉及将玻璃滑梯转换为高分辨率数字图像。这些数字化的幻灯片可以无缝分析，存储和共享，从而实现了全球病理学家之间的远程咨询和协作[3]。数字病理不仅可以改善对专家意见的访问，还可以简化工作流程，从而更快地进行诊断和报告。此外，人工智能（AI）与数字病理学的整合正在增强诊断精度。AI算法可以分析组织模式，检测细微的异常并以明显的准确性对疾病进行分类，从而增强病理学家的专业知识并降低诊断变异性[4]。
人工智能在前列腺癌活检诊断和格里森分级中的应用现状及后续步骤
活检中前列腺癌的诊断和格里森分级对于前列腺癌男性的临床管理至关重要。尽管如此，病理学家之间的高度分级差异性导致治疗不足和过度治疗的可能性。人工智能 (AI) 系统在协助病理学家进行格里森分级方面显示出良好的前景，这可能有助于解决这一问题。在这篇小型评论中，我们重点介绍了有关癌症检测和格里森分级的人工智能系统开发的研究，并讨论了广泛临床实施所需的进展以及预期的未来发展。患者摘要：这篇小型评论总结了与验证人工智能 (AI) 辅助癌症检测和活检中前列腺癌格里森分级有关的证据，并强调了广泛临床实施之前所需的其余步骤。我们发现，尽管有强有力的证据表明人工智能能够像经验丰富的泌尿病理学家一样进行格里森分级，但仍需要做更多的工作来确保人工智能系统在不同患者群体、数字化平台和病理实验室的不同环境中的结果准确性。© 2021 作者。由 Elsevier BV 代表欧洲泌尿外科协会出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons. org/licenses/by/4.0/）。
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受训者的临床病理学家 - Paulina Maria Wozniak DVM MRCVS Paulina毕业于波兰卢布林的生命科学大学。在她作为兽医外科医生职业生涯开始时，她在多个波兰和英国兽医设施中获得了经验，这导致对临床病理，尤其是细胞学的热情。在过去的几年中，她还曾在波兰最大的兽医实验室之一工作，在那里她是首席细胞学学家之一，负责报告细胞学病例。同时，她参加了多个国际细胞学课程。她从学员临床病理学家开始了自己的职业，以完善她的细胞学技能和临床病理知识，这总是她的主要职业目标。异国情调的短短猫Albus的骄傲主人。
实验室科学的进步
Kenora Rainy River区域实验室计划（KRRRLP）有幸在伍兹地区医院（LWDH）的湖中有两名病理学家，以帮助满足该地区所有六家医院的需求，但是由于病理学家的全国性短缺，这是2022年退休之前的挑战。没有现场病理学家，该地区所有医院继续进行手术程序的能力处于危险之中。幸运的是，与大学卫生网络实验室医学计划开发了合作伙伴，以确保所有区域实验室服务的继续，包括新的手术病理模型。新的病理结构要求LWDH的医疗实验室技术人员（MLTS）承担毛手术病理样本的任务。除了先前在Sioux Lookout Meno Ya Win Health Center（SLMHC）上进行的紧急毛术的一小部分外，该过程大多是该地区的新事物，该过程以实时远程支撑为指导，并通过与LWDH的病理学家相连的平板电脑进行了实时远程支持。这个过程非常麻烦，平板电脑的成像功能是平庸的。很明显，将需要采用新的模型，将需要对UHN病理团队进行实时远程访问，以便以类似方式支持LWDH的MLTS，以供他们提交给他们的更多案例。幸运的是，SLMHC实验室团队在其伤口护理诊所发现了一项技术，该技术似乎很适合转化为实验室使用，以更有效地提供所需的虚拟支持。这项技术称为Televu，并被LWDH采用。Televu是一项合作技术，它使用增强现实，人工智能和IoT设备提供远程医疗援助。使用Televu系统，用户可以从远处获得其他医疗专业人员的实时医疗指导和支持。解决方案集成了智能眼镜，相机和其他智能设备等物联网设备。屏幕记录和记录将地理上分开的团队一起提供护理。