病理学作为医疗系统的重要组成部分，正面临一个危机点，不断增长的病理服务需求威胁到病理学家的数量。供需失衡是由医疗需求增加、全球病理学家短缺和医学诊断复杂性增加所驱动的，这些因素都可能影响医疗服务提供和患者结果。全球平均每百万人有大约14名病理学家，而在发展中国家这一差距更大。随着癌症发病率的持续增长，这一劳动力短缺问题变得更加严峻。2022年，全球新增癌症病例近2000万例，因癌症死亡人数达970万。预计到2040年，每年的新癌症病例将增至2990万，因癌症死亡人数将增至1530万。癌症误诊或治疗时间延误可能意味着生与死的差别。目前，典型的活检结果通常需要一到两周的时间，但随着癌症活检需求的增加和病理学家数量的减少，这种情况正接近临界点。然而，隧道尽头有一线光明，而这束光就是人工智能（AI）。
数字化转型：为实验室的成功铺路
医疗行业迅速接受了数字化转型。事实上，近90%的医疗系统高管报告称，数字化转型是其组织的高优先级或最高优先级任务。AI是数字化转型的关键组成部分，已经在医院系统中广泛采用。例如，放射科部门也在应对患者需求激增的问题，使用AI支持的解决方案来简化计算机断层扫描（CT）工作流程并最大化图像质量。这包括从使用AI确保患者在检查时处于正确位置，到使用AI重建图像、减少辐射剂量和提高图像质量。毫无疑问，AI的力量也可以扩展到实验室，实验室可以利用AI缓解供需危机，提高实验室诊断的效率、准确性和速度。实验室可以利用AI扫描病理切片并用高级算法分析，以识别不同的组织类型、检测癌细胞甚至评估癌症的严重程度。这一过程模仿了病理学家的诊断方法，但增加了额外的精确度。它不仅有助于通过标记潜在问题来减少诊断错误，还为病理学家提供了审查和纠正任何不一致的机会，这是最终确定诊断的必要步骤。
值得注意的是，病理学家本身也倾向于使用AI。2019年的一项调查显示，当时AI仍处于起步阶段，病理学家已经看到了AI的价值。大多数病理学家对利用AI持开放甚至兴奋的态度，那些抵制AI的人可能会落后或被使用AI的病理学家取代。鉴于病理学家渴望采用AI，行业也需要其带来的好处，现在是制定如何将AI整合到病理学中的理想时机。然而，要充分发挥其潜力，实验室必须确保他们了解如何有效使用AI。缺乏这种理解，可能会削弱技术的优势，甚至损害整个行业。
确保病理学AI创新而不被同化
在病理学领域，AI应作为安全网——另一层验证——而不是人类专业知识的替代品。如果使用不当，AI可能会形成一个平庸的循环，最终损害整个行业。这个循环可能如下所示：
- 技能侵蚀——如果病理学家过度依赖AI，他们可能会失去诊断技能，削弱他们在没有技术帮助的情况下解释复杂病例的能力。
- 过时的数据——为了保持有效性，AI需要定期更新新数据。如果病理学家失去了基本技能，这意味着他们不再用最新的研究和实际数据更新AI系统，导致过时或不准确的信息，从而导致较差的患者结果。
- 同化——如果AI是基于其自身的过时输出进行训练，可能会形成反馈循环，使技术基本上“自食其果”，基于重复或有缺陷的数据做出决策，进一步降低其可靠性。
这就是为什么人类监督不可替代。病理学家带来了AI目前无法复制的情境知识、直觉和批判性思维，尤其是在处理独特或罕见病例时。通过为病理学家提供AI系统和工具来验证测试结果和识别或纠正误诊，实际上是在为一个负责准确和有效地做出生死诊断的行业创建数字安全网。这种支持是无价的。AI的美妙之处在于它能够补充病理学家的努力，提供保证，确保他们达到更高的诊断精度和效率。这种提高的精度和效率解放了病理学家的时间，使他们能够专注于研究和解决高级问题，这些活动反过来又促进了AI算法的持续改进和完善。因此，我们从平庸的循环转向了卓越的循环，惠及每一位患者，无论身在何处。最终，通过利用AI在数据分析和自适应学习方面的能力，实验室可以提升诊断标准，改善患者护理，并以更大的信心和生产力应对现代医疗保健的复杂性。
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