1、机器学习在病理学中的应用：从规则到智能的演进

机器学习在病理学中的应用：从规则到智能的演进

1. 人工智能在各领域的崛起

人工智能（AI）已成为社会发展的一个关键转折点，其影响力不亚于工业革命。如今，AI在工业、教育、娱乐、交通以及科学工程等领域的作用日益凸显。例如，有报道称诺瓦克·德约科维奇利用AI进行温网训练。在生物医学研究和临床实践中，AI也变得至关重要。现代技术能够获取海量数据，过去我们一次只能研究一种或几种酶或信号转导通路，现在则可以对整个基因组进行测序，开发基因表达阵列以剖析关键网络和通路，研究整个微生物群落而非孤立的几种细菌等。此外，AI还可用于在已收集的海量数据中挖掘重要模式，利用其强大的模式识别能力分析和分类图像数据，提取肉眼难以直接观察到的信息。

在医学领域，放射科医生是较早采用AI辅助处理和解读X光图像的临床专家。然而，病理学家在这方面的进展相对滞后。一方面，病理学家使用的图像视觉内容比放射科的图像至少高出一个数量级；另一方面，主要的行业参与者进入该领域的时间较晚，且医院基于放射科和病理科不同的盈利预期，对病理科的资源投入有限。不过，越来越多的病理科开始采用全切片成像（WSI）技术，这为先进的成像模式以及AI训练和应用所需的注释数据集存档提供了基础设施。相关文献中使用AI的文章数量不断增加，一些专注于该领域的专业协会也相继成立，现有的病理学会和期刊也开始设立专门的AI板块。

2. 计算机基础与编程概念

早期的计算机主要用于快速执行复杂计算。虽然计算机的概念在19世纪就已出现，理论基础也在20世纪初得到发展，但直到ENIAC（电子数字积分计算机）建成，第一台实用计算机才真正诞生。ENIAC占据了一个20×40英尺的房间，包含超过18000个真空管。从那时到20世纪中叶，运行在ENI