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理解自动化如何改变工作 —— 逐个任务地看,证据摆出来,不确定的地方承认不确定。

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本页发现并分级癌症在切片里搜查微小病灶给生物标志物评分术中冰冻切片签发诊断
职业›病理医生›任务逐条

病理医生 · 任务逐条

分析单位是任务,不是职位名称。下面每一条都带着它的方向、这条判断是有证据还是平台推断、判断的理由,以及它没有确立什么。

任务
5
有证据
4/5
评估于
2026-09-30
正在被增强×3仍由人主导×2

这一页上的每一项任务#

发现并分级癌症

正在被增强✓ 有证据支撑

在活检中发现癌症并给出分级,例如前列腺癌的 Gleason 分级。

AI / 软件
为什么

这是 AI 走得最远的地方,而它是以「第二读者」的身份到来的。FDA 批准 Paige Prostate 作为辅助工具,其结果不得用作主要诊断;后来又批准了一款二次阅片工具,把最初诊断为良性的病例标出来再看一次。在英国 NHS 三家中心的一项覆盖 1,613 个病例的前瞻性研究中,AI 二次阅片改变了 386 名患者中 21 人(5.4%)的诊断或分级,并在所有中心减少了需要额外染色的病例。在 PANDA 竞赛中,算法在两个大洲的验证集上达到了与病理医生相当的 Gleason 分级一致性。

这还不能说明什么

这些证据几乎全是前列腺活检;批准的都只是辅助用途,而且那项前瞻性研究和一项部署由开发者撰写或资助。

在切片里搜查微小病灶

正在被增强✓ 有证据支撑

在大量切片里寻找微小的东西,例如淋巴结里的转移灶。

AI / 软件
为什么

搜查是机器最自然接手的部分。在一项阅片研究中,有算法辅助的病理医生更常发现淋巴结里的微转移(91% 对 83%),每张图像用时约减半(61 秒对 116 秒)。英国皇家病理学家学院把「在淋巴结里搜查癌症」列为 AI 可以接手的费时的常规工作。

这还不能说明什么

这是算法开发者做的 70 张切片的阅片研究和一个专业团体的看法;都没有测量实际工作量。

给生物标志物评分

正在被增强≈ 平台推断

对 PD-L1 等染色做定量,它决定患者能否接受某种治疗。

AI / 软件
为什么

计数是病理医生分歧最大的地方,AI 缩小了分歧。在一项由 21 名病理医生为乳腺癌 PD-L1 评分的环形研究中,一致性(组内相关系数)从肉眼判读的 0.618 升至 AI 辅助下的 0.931,80% 的 AI 结果被采纳。

这还不能说明什么

这是一种癌症中的一种标志物,模型由作者自己构建;没有显示常规使用。

术中冰冻切片

仍由人主导✓ 有证据支撑

在外科医生等待时判读快速冰冻的标本,并把结果报给手术室。

AI / 软件
为什么

冰冻切片是更难的材料,第一个数字切片系统的批准就把它排除在外:FDA 2017 年对 Philips 系统的决定写明它不用于冰冻切片。一项关于冰冻供肾活检的研究发现,冰冻切片会造成评分不一和不当弃用,而它的模型评分与移植结果相关 —— 但这是回顾性研究,讲的是器官分配,不是手术中的肿瘤。

这还不能说明什么

这里没有记录测量 AI 在术中肿瘤冰冻切片上的表现;唯一一项冰冻切片研究是回顾性的,讲的是供肾。

签发诊断

仍由人主导✓ 有证据支撑

把所有信息整合成最终报告,并为它负责。

AI / 软件
为什么

迄今批准的每一款工具都把诊断留给病理医生。FDA 说,Paige Prostate 的结果不得用作主要诊断,必须与完整的标准诊疗评估一起使用;二次阅片工具把标出的病例交给病理医生进一步复核。英国皇家病理学家学院说,仍需要病理医生来解读信息并作出总体病理评估。

这还不能说明什么

这是监管范围和专业立场;描述的是现在的规则,不是未来的批准会允许什么。

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