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格里森评分综合 AI 模型开发
已经开发出基于人工智能的自动格里森分级解决方案，以协助病理学家进行快速定量评估，但跨各种扫描仪的推广以及使用来自最终用户的新注释数据不断更新人工智能模型仍然是该领域的一个关键瓶颈。我们提出了一种全面的人工智能辅助格里森分级数字病理学工作流程，结合了图像质量检查软件 A!magQC、基于云的注释平台 A!HistoNotes 和病理学家-人工智能交互 (PAI) 策略。为了演示和验证该流程，我们将其用于从 5 台扫描仪获得的前列腺样本进行格里森分级。在对 Akoya Biosciences 扫描仪扫描的 132 例前列腺切除标本进行训练后，对 55 例前列腺切除标本和 156 例活检标本进行验证，结果显示前列腺切除标本的 Gleason 分级灵敏度为 85%，特异性为 96%，F1 得分为 78%，活检标本的肿瘤检测灵敏度为 96%。对于其他 4 台扫描仪扫描的图像，采用我们的泛化解决方案后，Gleason 模式检测的平均 F1 得分从 67% 提高到 75%。在与来自新加坡和中国的 5 名病理学家进行的临床试验中，我们的流程将 Gleason 评分速度提高了 43%。此外，它通过半自动注释将注释时间缩短了 60%，从而通过增量学习提高了模型性能。
参议院日记
(1) 验尸官的裁决和书面报告。 (2) 验尸官的报告，其中包含死者的身份、死亡时间和日期以及在场的警官和官员。 (3) 验尸官的尸检报告，包括病理学家制作的完整尸检书面文件、照片、视频记录、音频记录、任何健康记录和病理学家的发现。 (4) 现场照片。 (5) 毒理学报告。 (6) 验尸官办公室生成的证据，包括 DNA 染色卡和遗书。 (7) 调查报告或调查笔记。 (8) 验尸官的火化释放书。 (9) 保管链和财产释放表。 (10) 衣物和个人财产表。 “。第 2 页，第 40 行，删除“(b)”并插入“ (c)”。第 3 页，第 6 行，删除“(c)”并插入“ (d)”。（参考 2023 年 1 月 24 日印刷的 HB 1293。）并经修订后，该法案通过。委员会投票：赞成 10 票，反对 0 票。
VHA指令1170.02，VHA听力学和语音病理学服务
b。美国的听力学家和言语病理学家由美国或哥伦比亚特区的州，领土或联邦授权和监管。vha听力学家是获得许可的独立从业者，他们在预防，识别，诊断和基于证据的听力，平衡和其他听觉障碍的治疗方面提供以患者为中心的护理。听觉系统残疾，包括听力损失和耳鸣，是与服务相关的最常见的残疾。vha言语病理学家（SLP）是获得许可的独立从业者，他们在预防，评估，诊断和治疗言语，语言，语音，社会交流，认知交流和吞咽障碍方面提供以患者为中心的护理。slps在诊断和治疗与服务相关的脑损伤，脑后症状以及感觉和认知通信投诉率提高的退伍军人中起着至关重要的作用。
非霍奇金淋巴瘤（淋巴肿瘤）
对受感染淋巴结进行活检（一种收集肿瘤样本的程序）是确诊 NHL 的唯一方法。在诊断淋巴瘤时，切除整个淋巴结或肿瘤的切除活检优于针吸活检，以确保有足够的组织来确定淋巴瘤的类型。病理学家（专门通过研究患者体液和组织样本中的细胞来诊断疾病的医生）和最好是血液病理学家（接受过诊断血癌（包括淋巴瘤）的额外培训的病理学家）应该审查活检，他们在诊断淋巴瘤方面经验丰富。NHL 有多种亚型，其中许多非常罕见，可能需要高度专业化的程序和测试才能做出准确的诊断。准确的诊断和对确切的 NHL 亚型的了解有助于确定适合患者特定 NHL 亚型的治疗方案。
人工智能在侵袭性霉菌感染诊断中的应用：开发自动组织学鉴定系统以区分曲霉菌和毛霉菌
背景：通常需要进行组织病理学鉴定，因为真菌培养的敏感性不足以进行准确诊断。另一方面，病理诊断，尤其是霉菌的病理诊断，即使由经验丰富的病理学家进行，也常常不准确。在区分毛霉菌病和曲霉病时尤其如此，这两种病有不同的药物选择和医疗管理。根据潜在疾病的严重程度或诱发因素，疾病很容易在短时间内变得严重。因此，正确的诊断极其重要，应委托给病理学家。目的：开发一种基于人工智能 (AI) 的霉菌感染自动组织学诊断系统，以支持一般病理学家的诊断，特别是区分曲霉菌和毛霉菌。方法：我们使用两个指标作为诊断系统；即独立菌丝的角度和每个菌丝的曲折度。结果和结论：我们分别从曲霉病和毛霉菌病的标准病例中收集了 147 个和 67 个图像样本。所有图像均通过自动识别两种指标成功分析。数据二维图生成的阈值曲线划分的独立区域清楚地包括了从曲霉菌和毛霉目病例中获得的测试数据。本研究证明了我们新开发的基于人工智能的诊断系统的实用性。其实际应用还需要进一步研究。关键词：人工智能方法、曲霉菌、侵袭性霉菌感染、毛霉目、Python
人工智能：在肾病学中是否有潜在作用？Hermsen, M.；Smeets, B.；Hilbrands, LB；Laak, JAWM van der 2022，文章/致编辑的信（肾脏病学、透析、移植，37，3，（2022），第 438-440 页）
通常需要进行肾活检以诊断肾脏疾病的类型和阶段，或确定肾移植功能障碍的原因。病理学家使用各种（免疫）组织化学染色对活检玻片进行目视评估，以识别有助于诊断的独特模式。此外，分级系统用于表示病理变化的严重程度，例如（无）瘢痕肾实质的炎症程度 [1]。尽管病理学家在这种模式识别和量化方面训练有素，但得到的评分仍然是半定量的，并不总是可重复的，并且在临床实践中的预测价值有限。此外，在大型研究环境中对组织玻片进行评分可能是一项繁琐的任务。因此，需要一些工具来促进肾脏病理学的客观、定量评分，从而可能发现可以（更好地）预测肾脏疾病病程或评估治疗反应的标志。人工智能（AI）有潜力产生这样的工具[2,3]。
人工智能：在肾病学中是否有潜在作用？
经常需要进行肾活检检查以诊断肾脏疾病的类型和阶段，或确定肾脏移植功能障碍的原因。病理学家使用各种（免疫）组织化学染色对活检切片进行目视评估，以识别导致诊断的独特模式。此外，分级系统用于表达病理变化的严重程度，例如（无）瘢痕肾实质的炎症程度 [ 1 ]。尽管病理学家在这种类型的模式识别和量化方面训练有素，但得到的评分仍然是半定量的，并不总是可重复的，并且在临床实践中的预测价值有限。此外，在大型研究环境中对组织切片进行评分可能是一项繁琐的任务。因此，需要一些工具来促进肾脏病理学的客观、定量评分，从而可能发现能够（更好地）预测肾脏疾病进程或评估治疗反应的标志。人工智能 (AI) 有可能产生这样的工具 [ 2 , 3 ]。
人工智能将如何、为谁、在什么情况下应用于病理学？一项现实主义访谈研究
目的：人们越来越有兴趣在病理学中使用人工智能 (AI) 来提高准确性和效率。对临床医生对 AI 的看法的研究发现，其接受度仅为中等，这表明需要进一步研究将其融入临床实践的情况。本研究旨在探索利益相关者关于 AI 如何以及在何种情况下可能融入病理学的理论。材料和方法：文献综述提供了暂定理论，并通过对 20 名病理学家和 5 名病理学实习生的现实主义访谈研究对这些理论进行了修订。问题旨在了解暂定理论是否以及在何种方式符合受访者的看法和经验。分析的重点是确定可能支持或限制 AI 在病理学中应用的背景因素。结果：访谈强调了对 AI 的信任的重要性，受访者强调评估和病理学家熟悉 AI 的机会是建立信任的手段。受访者表示希望参与 AI 工具的设计和实施，以确保此类工具能够满足迫切的需求，但不同专科的需求各不相同。需要工作流程集成，但 AI 工具是否应该自动工作将根据任务和环境而有所不同。结论：不能假设在某一专科中提供益处的 AI 工具也会在其他专科中提供益处。病理学家应参与引入 AI 的决策，并有机会评估其优缺点。需要进一步研究有关让病理学家对 AI 的好处感到满意所需的证据。
Wencui Han
•王X.，林，Y.信息系统与技术会议（CIST），2022年。•Meyer，J.，Têtu，B.，Khademi，A.，Han，Wen。，Nippak，P。和Remisch，D。“人工智能的影响，有或没有信息，对病理学家的决策。”信息系统与技术会议（CIST），2021年。