《Next-generation lung cancer pathology: Development and validation of diagnostic and prognostic algorithms》这篇发表在《Cell Reports Medicine》杂志，标志着医学领域尤其是病理学的一个重要里程碑。

论文的核心在于开发和验证一种基于人工智能的数字病理学平台，该平台旨在提升肺癌的诊断和预后分析，以应对传统方法的局限性，如耗时长和对人为判断的依赖。研究人员开发的算法能自动分析肺癌患者的组织切片，利用深度学习技术提供精准的诊断和预后信息。

图A 肺癌标本的种类及病理科处理原则、

图B 训练和外部测试研究队列

图C 主要分割算法使用高质量大型手动注释数据集开发

此外，论文还探讨了该平台在开发新型临床工具方面的潜力。这些工具不仅能提升诊断质量，还能为临床医生提供更深入的疾病见解。例如，通过实时分析患者的组织样本，医生可以获得关于患者对某种治疗反应的即时反馈，从而调整治疗方案，提高治疗效果。

图D 高精度、大规模人工标注的原则，11种组织类别的代表性示例

这篇论文展示了人工智能在医学领域的强大应用潜力，特别是在提升癌症诊断和治疗的精准度方面。随着技术的不断进步和更多验证研究的开展，该平台有望在未来成为肺癌诊断的标准工具，为患者带来更好的预后和治疗体验。这不仅对病理学领域是一大贡献，也为整个医疗行业带来了深远的影响。

参考资料：

[1]Carina Kludt, Yuan Wang, Waleed Ahmad, Andrey Bychkov, Junya Fukuoka, Nadine Gaisa, Mark Kühnel, Danny Jonigk, Alexey Pryalukhin, Fabian Mairinger, Franziska Klein, Anne Maria Schultheis, Alexander Seper, Wolfgang Hulla, Johannes Brägelmann, Sebastian Michels, Sebastian Klein, Alexander Quaas, Reinhard Büttner, Yuri Tolkach. Next-generation lung cancer pathology: Development and validation of diagnostic and prognostic algorithms. Cell Reports Medicine, 2024; 101697 DOI: 10.1016/j.xcrm.2024.101697.