毫无疑问，癌症筛查、早期发现和迅速干预对于改善患者的健康结果至关重要。在这个过程中，一旦临床医生在检测到异常后确定需要进行组织活检，诊断的准确性和效率就成为治疗过程中的关键因素。我们在筛查和靶向治疗方面已经取得了巨大的进展。然而，这些治疗无法在没有准确和及时的诊断的情况下进行。一旦筛查工具（如乳腺X线摄影）检测到异常，就会取组织活检进行病理学家分析。在这个关键过程中，患者和提供者都希望在最短的时间内获得准确的结果。然而，全球范围内病理学家短缺，加上癌症诊断数量增加导致的工作量增加，使得病理学家负担过重，患者无法及时获得高质量的诊断结果。实施支持病理学家的人工智能解决方案提供了提高诊断准确性和效率的机遇，减少误诊的发生率，增强病理学家决策的信心。
人工智能癌症诊断对患者和病理学家的价值
对于所有患者，尤其是那些等待可能改变生命的诊断结果的患者来说，优先考虑诊断的准确性和效率至关重要。人工智能诊断工具可以通过提供支持在这一复杂过程中发挥重要作用。病理学家审查组织活检以区分各种类型的癌症和其他相关的临床特征。为了真正有效，人工智能工具必须经过大量来自不同来源的数据集训练。当结合临床专家的见解时，这些工具可以确保高准确性，即使在罕见或具有挑战性的病例中也是如此。
值得注意的是，人工智能的有效性与其训练数据的质量密切相关。存在一种担忧，即过度依赖人工智能可能导致病理学家技能下降，从而影响诊断质量。因此，必须维持病理学家培训的高标准，以防止出现人工智能解释成为事实上的黄金标准的情况，确保人工智能补充而不是替代病理学家的专业知识。人工智能工具可以作为数字助手，标记人工智能发现与病理学家诊断之间的差异，帮助检测潜在错误。这种设置减少了错误率，增加了病理学家的信心。此外，人工智能通过帮助区分良性或癌变切片、量化细胞、提供肿瘤分级和识别癌症亚型等任务，提高了效率。这些工具有助于管理工作负载，减少诊断延迟，这对于全球病理学家短缺和癌症病例增加的情况至关重要。
病理学家的工作本质上是复杂的，人工智能诊断工具必须负责任地进行训练才能提供价值。经过广泛、多样化的数据集训练并结合专家知识的人工智能可以准确模拟病理学家的角色，既作为数字助手又作为质量控制工具。通过识别差异和支持决策，这些工具帮助将错误率降至几乎为零，同时增强病理学家的信心。
此外，人工智能通过帮助病理学家预测和订购额外的辅助测试，减少了患者等待诊断的时间。根据美国癌症协会的数据，虽然一些常规活检和细胞学结果可能在样本到达实验室后的几天内准备好，但患者通常需要更长时间才能收到结果。患者在等待可能的癌症诊断时自然会感到担忧、紧张和焦虑。通过帮助分类病例，紧急病例得到优先处理，诊断流程得以简化。
实施障碍
人工智能在病理学中不是未来，而是现在。然而，尽管人工智能驱动的诊断解决方案的好处显而易见，根据KLAS的数据，不到10%的美国机构已将数字病理学用于临床用途，不到5%的病例通过数字方式签署。虽然采用数字病理学可以为患者和提供者带来许多好处，但在考虑采用时仍需考虑两个主要障碍。
第一个障碍是双重的：采用的前期成本和支付方对数字化缺乏报销。在美国，支付方普遍缺乏对病理实验室数字化所能实现的改进和医疗质量的认识。没有支付方的报销机制，这要求希望采用该技术的病理实验室进行前期技术投资。
另一个障碍是技术在病理实验室中的整合。实验室的数字化转型需要对IT、临床工作流程和医疗实践本身进行改变，这可能对病理学家来说是一个艰巨的任务，他们可能会觉得没有时间和资源来支持这种转型。然而，鉴于人工智能提供的许多临床和运营优势，病理学家应采取以人工智能为主导的心态，克服现有挑战。
尽管存在这些障碍，但几个关键力量正在加速采用，包括行业与医疗保健专业人士之间的合作、个别组织（包括数字病理学协会和美国病理学家学院）的努力，以及成功推动添加新的CPT代码的持续倡导。
推动病理学的艺术与科学
数字病理学的未来已经到来。尽管存在障碍，将人工智能驱动的诊断工具集成到病理实验室中为早期采用者提供了强大的机会。这项技术通过提高诊断准确性和效率，为实验室带来了竞争优势，增强了患者护理并为实验室带来了实质性的投资回报。
关键是既要推动病理学的艺术与科学，又要有效地利用人工智能。此外，人工智能应增强而非削弱病理学家的专业知识。为了避免潜在的陷阱，我们必须确保人工智能经过高质量数据训练并负责任地使用。通过深思熟虑地采用人工智能，我们能够实现更好的患者结果并加强病理学实践。除了商业案例外，整个行业必须共同努力，推动病理学的变革。每位患者都应获得准确、及时和个性化的癌症诊断。人工智能在病理学中不仅是一个遥远的愿景，而是当前的现实，已经对患者和病理学家产生了实质性的影响。
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