基于近几年机器视觉的发展, 深度学习的人工智能方法应用于组织病理极大程度上促进了病理学
家解决临床上的诊断问题, 用该种方法解决病理学问题可被称为计算机病理学 …

目前各类医学影像数据积累迅速, 给利用传统影像分析方法实现疾病诊断的医生带来了巨大挑战
; 计算机视觉领域的深度学习方法日渐成熟, 为实现医学影像的自动分析及辅助医生实现疾病的 …

卫生服务需求与医疗卫生资源之间的矛盾使得传统医疗手段和看病模式不能满足社会发展需要.
目前, 基于深度学习的人工智能已经影响了病理学以及与其相关的行业的工作模式 …

摘要组织病理学是临床上肿瘤诊断的金标准, 直接关系到治疗的开展与预后的评估.
来自临床的需求为组织病理诊断提出了质量与效率两个方面的挑战. 组织病理诊断涉及大量繁重 …

In this chapter, we present the concept that digital pathology and artificial intelligence can
add value and speed to a pathologist's diagnosis while striving toward precision medicine …

摘要在大数据的背景下, 基于深度学习的人工智能日益影响着病理学的诊断模式.
人工智能应用于临床诊断, 特别是病理诊断, 为进一步实现精准医疗提供了契机 …

摘要医学大数据主要包括电子健康档案数据(electronic health record, EHR),
医学影像数据和基因信息数据等, 其中医学影像数据占现阶段医学数据的绝大部分 …

人工智能在多个医学场景如疾病诊断, 药物筛选, 影像医学和护理医学等领域中取得了革命性的
进步. 病理切片属于二维图像, 是人工智能的首要突破点. 我国的医疗资源和病理资源丰富 …

精准医疗时代, 病理学作为基础医学与临床医学的桥梁学科, 担负着为疾病个体化治疗提供关键
信息的重要任务. 精准病理诊断为病理医师的工作带来巨大挑战, 人工智能“赋能” 病理诊断 …

Recent successes in deep learning have ushered in a new level of excitement on what
computers can do in our lives. Deep learning approaches have not only brought many …