综述：人工智能在膀胱癌中的应用：组织病理学视角

（编辑推荐）这篇综述系统梳理了人工智能（AI）在膀胱癌组织病理学中的最新进展，涵盖癌症检测、肿瘤分级、淋巴结转移预测、分子特征关联（如FGFR3）及自动生成结构化报告等核心应用，尤其聚焦基于H&E染色全切片图像（WSI）的深度学习技术，为计算病理学（CPATH）领域提供了前瞻性视角。

　　

引言

数字病理学与人工智能（AI）的融合催生了计算病理学（CPATH）的蓬勃发展。全切片图像（WSI）技术的普及为AI提供了海量数据基础，而深度学习技术的突破则彻底改变了传统依赖手工特征提取的局限。从早期的形态计量学（如核形态分析）到如今复杂任务（如预后预测），AI在膀胱癌诊断中展现出前所未有的潜力。

检测与分割

膀胱组织样本通常包含大量组织层，单张WSI需处理超1000个子图像，对计算资源要求极高。AI通过精准识别关键组织层（如尿路上皮层、肌层）优化分析流程，显著提升后续任务效率。例如，肌层浸润的准确分割对分期至关重要，而深度学习模型已能实现亚毫米级精度。

浸润潜能评估

根据WHO分类，膀胱癌浸润性定义为突破基底膜的肿瘤生长。AI系统通过分析H&E图像中的微结构特征（如细胞排列紊乱、间质反应），可辅助鉴别非浸润性（NMIBC）与肌层浸润性（MIBC）肿瘤，其性能媲美资深病理学家，且克服了传统分级的高观察者间变异。

复发预测

非肌层浸润性膀胱癌（NMIBC）的复发风险评估依赖临床与病理数据整合，但传统参数（如分级）存在主观性。AI通过量化WSI中的隐匿形态特征（如微乳头结构密度），可独立预测复发风险，甚至超越现有临床模型。

形态生物标志物量化

肿瘤间质比（TSR）作为新兴预后指标，在MIBC中展现出临床价值。AI的量化能力显著优于人工评估，例如通过自动分割上皮与间质区域，计算TSR的重复误差低于5%。此外，淋巴细胞浸润的空间分布模式等动态特征也被证实与免疫治疗响应相关。

形态-分子关联

尽管分子分型（如TCGA亚型）逐渐成为MIBC预后工具，但其依赖昂贵测序技术。AI开创性地从H&E图像预测分子特征：例如，特定核形态模式与FGFR3突变显著相关，而间质纤维化程度可提示基底/鳞状亚型。这种"数字生物标志物"策略极大降低了分子检测成本。

结构化报告生成

诊断流程的最终环节——病理报告撰写——已可被AI自动化。基于Transformer的模型能直接从WSI提取关键信息（如肿瘤位置、分级、分期），生成符合临床规范的结构化报告，其内容完整度达90%以上，极大减轻病理医生文书负担。

结论

从基础检测到分子预测，AI正重塑膀胱癌病理范式。随着病理专用大模型（如类ChatGPT的辅助系统）的出现，未来可能实现实时诊断决策支持。然而，数据标准化、模型可解释性及临床转化验证仍是待突破的瓶颈。这一技术浪潮不仅提升诊断效率，更将推动"形态组学"新学科的诞生。