处理完成 综述：人工智能在肝脏病理学中的应用：精准组织学以实现准确诊断

本文综述了人工智能(AI)在肝脏病理学中的应用，探讨了精准组织学在疾病诊断中的作用。AI技术通过机器学习(ML)和深度学习(DL)算法，辅助病理学家进行图像识别，减少重复性工作负担，提高诊断准确性并降低观察者间变异。文章还讨论了AI在肝纤维化分级等领域的实用性和面临的挑战。

　　

人工智能(AI)是一种模拟或模仿人类"智能"的技术。精准医学或精准组织学是指针对亚人群的疾病诊断、治疗和管理，考虑其社会文化、行为、基因组、转录组和药物基因组学的影响。现代十年见证了AI模型在日常生活各个方面的巨大飞跃，包括精准医学和组织学的实践。这些基于AI的模型有助于临床数据的整理，减少决策时间和费用，提供顺畅的工作流程，并基于算法方法预测结果。

随着全切片成像和数字病理学的出现，病理学家可以有效地实施基于图像的算法，通过机器学习(ML)和深度学习(DL)(AI的分支)生成客观的组织学数据。因此，AI驱动的模型可以应用于肝脏组织学，以减轻病理学家重复性和繁琐任务的负担，预测各种结果，减少病理学家之间的观察者间和观察者内变异性，并获得多样化的超组织学预测数据。

AI组件简介

从上世纪中叶开始，一类编程语言如LISP(用于列表处理)是基于建模纯数学函数而开发的。LISP的功能很快被用来制作第一个聊天机器人(ELIZA)和第一个下棋电脑。高级语言如Python的出现使各种复杂模型对程序员社区变得可访问，导致了我们今天看到的AI爆炸式发展。

精准医学和精准组织学简介

精准医学处理并迎合基于亚人群共同遗传学、治疗反应、种族、环境和行为因素的亚人群。它指导针对亚人群的疾病诊断和治疗诊断学。组织病理学是医学的一个组成部分，主要协助疾病诊断，通常被认为是诊断的金标准。精准组织学是"数据丰富的定量领域"。图像认知构成了组织学或组织病理学的基础。认知包括两个主要功能，由组织病理学家成功执行，包括"识别或学习"和"问题解决"。因此，精准组织学或组织病理学中AI的最初想法是通过数字图像进行图像认知。

AI相关方法在肝脏组织病理学中的描述

精准组织学是"数据丰富的定量领域"。图像认知构成了组织学或组织病理学的基础。认知包括两个主要功能，由组织病理学家成功执行，包括"识别或学习"和"问题解决"。因此，精准组织学或组织病理学中AI的最初想法是通过数字图像进行图像认知。数字图像在互补金属氧化物半导体发明后发生了革命性变化。

当前时代AI在肝脏病理学中的多样化应用

过去十年见证了AI在肝脏病理学应用中的指数级增长。这些应用的绝大部分都针对那些对病理学家来说重复且繁琐、在病理学家之间表现出显著观察者间变异性、或得出超越组织病理学特征的预测信息的肝脏病理学方面。这些包括：1)在各种疾病中特别是代谢功能障碍相关脂肪性肝病(MASLD)中的纤维化分级；2)炎症分级；3)脂肪变性分级；4)肝细胞癌(HCC)风险预测；5)自身免疫性肝炎(AIH)的诊断；6)非酒精性脂肪性肝炎(NASH)的诊断；7)慢性病毒性肝炎的分类；8)肝移植排斥反应的评估；9)胆管疾病的识别；10)预后预测。

AI在肝脏组织病理学中的挑战和局限性

AI领域的进展揭示了精准医学和精准组织学的新视野。AI的进步与全球技术和技术升级齐头并进。这开辟了病理学研究、诊断和患者护理的新领域，称为增强病理学。然而，这一不断发展和扩大的领域存在多重限制和挑战。

第一组挑战与数据有关。AI驱动的病理学需要大量且高质量的数据集进行训练。数据不足、不平衡或偏差可能导致模型性能不佳。此外，数据隐私和安全也是重要考虑因素。

第二组挑战涉及模型的可解释性。许多AI模型，特别是深度学习模型，被视为"黑盒"，难以解释其决策过程。在医疗环境中，可解释性至关重要，因为医生需要理解模型的推理过程才能信任其建议。

第三组挑战是标准化和监管问题。缺乏统一的标准和指南来评估和验证AI模型在病理学中的应用。监管框架也需要更新以适应这些新技术。

未来发展方向

AI似乎是精准组织学和精准医学领域的新前景。本文致力于讨论AI的基本原理、组成、在肝脏组织学中的应用及其挑战。在当前时代，肝脏病理学家的角色已从单纯的诊断者扩展为治疗诊断学者。AI可以帮助识别细微特征，减少重复繁琐的筛查，标记可疑区域，并预测结果。

总之，AI在肝脏病理学中的应用正在迅速发展，为精准诊断和个性化治疗提供了前所未有的机会。尽管面临挑战，但随着技术的不断进步和标准化工作的推进，AI有望在未来成为肝脏病理学不可或缺的工具。