人工智能（AI）有望改变病理学领域，彻底变革疾病的检测和诊断方式。通过增强效率、准确性和筛查速度，AI可以显著改善乳腺癌、肠癌和宫颈癌等疾病的检测。
随着英国各地的病理部门采用数字切片处理，将AI整合到这些工作流程中提供了现代化诊断流程的重要机会。然而，除了其带来的好处外，实施基于AI的病理学还面临着安全和治理方面的挑战，必须解决这些问题以确保安全有效的部署。
医疗保健行业已经见证了AI的变革影响，从复杂的语言模型到开创性的研究工具。在病理学领域，AI的潜力在于其分析大量数据集并在组织样本中识别模式的能力，这为快速且更准确地识别疾病提供了一种强大的方法。
传统的依赖玻璃切片的方法成本高昂、耗时且引入了安全风险，有时使病理学家难以有效合作。AI协助病理学家的能力打开了更快、更精确的结果之门，改变了常规分析并应对复杂的诊断任务。随着英国国民健康服务（NHS）目标在28天内达到75%的癌症诊断率，当前的延误影响了数万名患者，突显了拥抱AI解决方案的必要性。这一紧迫性进一步体现在英国病理学劳动力的人口统计上，其中相当一部分病理学家年龄超过55岁，60%接近退休年龄。通过AI集成增强诊断能力和简化工作流程是应对这些挑战和维持高质量护理的一种方式。
通过AI增强诊断
AI在病理学中最令人期待的应用之一是对组织学样本的分析，以检测基于特定生物标志物的疾病模式。通过自动化这些样本的分析，AI可以实现更早和更准确的诊断，缩短从活检到结果的时间。AI驱动的图像分析算法有潜力自动化耗时的任务，使实验室更高效地运作并专注于更高价值的活动。对于患者而言，这意味着更快地获得治疗选择，减少经济负担，最终实现挽救生命的干预。
尽管有这些令人鼓舞的好处，但AI在病理学中的采用进展缓慢，主要是由于实施、校准和维护技术的成本。病理学的数字化仍处于起步阶段，但它为加速诊断时间线和改善患者预后提供了重要机会。前进的道路涉及拥抱AI同时解决伴随其采用的障碍。
安全和治理挑战
AI在病理学中部署的一个主要考虑因素是如何安全高效地管理数据处理。在专用数据中心内集中AI能力通常比将数据分布在多个外部系统和供应商中更为安全。这种方法减少了安全风险，确保了更好的数据治理和业务流程控制。相比之下，分布式模型需要仔细选择AI供应商并制定强大的生态系统管理策略来监督各种协议和数据处理协议。
病理学数据的敏感性质，加上每个部门的独特工作流程，使得在不损害安全性的前提下集成AI系统变得至关重要。例如，通过安全链接将图像发送到外部AI平台会引入潜在的漏洞，除非这些交互受到严格管理。通过在受控的数据环境中集中AI，病理部门可以更有效地执行数据治理和安全协议，从而降低安全漏洞的风险。最近针对NHS病理测试组织的网络攻击不仅扰乱了运营，还导致了门诊预约的延误，这说明了安全漏洞对医疗服务交付的影响。通过在集中系统中控制AI应用程序和数据，可以减轻这些威胁，确保AI在病理学中的集成增强而不是损害患者的护理。
与病理学家携手合作
重要的是要强调，AI并非旨在取代人类病理学家。相反，它的作用是通过充当“第二双眼睛”来扩展他们的能力，自动化特定生物标志物的识别并分析大量切片。通过快速识别和优先处理病例，AI可以支持病理学家做出更明智的决策，提供第二意见。最终，使他们能够集中精力处理需要细致专业知识的复杂诊断挑战。
此外，随着许多病理学家即将退休，AI可以在解决劳动力短缺问题中发挥作用。通过简化常规任务并使病理学家能够专注于高优先级案件，AI可以减轻人员不足部门的压力，并有助于弥合当前病理学劳动力与不断增长的患者需求之间的差距。
AI已准备好在重塑病理学方面发挥重要作用。然而，实现这一转型需要一种全面的方法，平衡技术创新与稳健的安全措施和周到的治理。通过遵循这些原则，病理部门可以安全有效地将AI集成到其诊断工作流程中，推动更高的准确性、运营效率，最终改善患者的护理。
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