AI时代来临，病理医生如何切入

病理AI研究可谓是风口上的风口，每年多篇Nature及Nature Medicine的文章发表，表明学术界对病理人工智能化的高度关注。

病理AI走向实用，首先面对的是一个个具体的病种，因此病理AI的初级形态就是单病种AI。不过对于商业公司来说，单病种AI的落地应用会面临巨大的考验，因为病理医生的日常实务一定是面向混合的、跨病种或者说泛病种的，那么能否让AI无缝融入实验室系统和临床流程将成为病理AI可用性的检验标尺。这将是下一阶段AI病理的主攻方向，在病理AI将重心转向应用研究的节点，其实也为临床和病理医生切入AI时代提供了绝佳的契机。

对于病理和临床医生而言，AI科研中最容易取得成果的就是病理AI测评，真实的、多样化的或者多中心的临床场景中，结合自有数据，评估各病理AI的表现，以确定特定场景下的最优产品。基于病理模型研发的AI产品被归类为软件型医疗器械，需要按照医疗器械的标准流程进行前瞻性临床研究。前瞻性临床研究是发表高水平论文的有效途径，AI病理软件型器械的前瞻性临床研究将不但为相关技术和产品的落地提供坚实的数据，也会给病理医生高水平论文的发表提供有效的素材。

病理AI常见的应用场景主要是病理辅助诊断和量化评估。病理辅助诊断是针对病理医生常见的任务，比如病理图像的分类检测（正常vs异常，不同分型的鉴别等）或分级评分，辅助医生完成任务来提高整体工作效率；量化评估则是对于一些需要医生完成的繁琐任务，例如细胞计数等，通过AI代替人工进行操作。

这些应用需要临床和病理医生根据实际的需求，进一步细化到具体病种和案例，同时也要思考是否进行多模态整合，例如H&E图像数据和IHC图像数据的结合，或是病理数据与其他数据（如基因组、影像、临床、空间组学等）的结合等。当我们有了越来越多的病理AI临床应用研究成果后，病理AI时代才会真正现出实用的曙光。

总体来讲，病理AI无缝融入迫在眉睫，病理医生切入AI时代正当其时。