數字病理學涉及對組織樣本進行成像，創建這些圖像的數字副本并在在線平臺上共享它們，以便將其用于研究并為世界各地的醫療案例提供信息。這個想法本身很古老，但是支持它的技術只是最近才可用。因此，近年來，隨著技術的發展，數字病理學迅速被廣泛采用。

現在，隨著數字病理學市場的增長，該領域使用的技術正在變得越來越先進。結果，人工智能(AI)越來越多地用于輔助數字病理學，從而幫助科學家開發該技術的新功能。

在這一領域使用人工智能將使科學家能夠處理越來越大的數據集，并進行更詳細，準確的分析。預計AI將有助于提供更快的診斷，并允許世界各地的科學家一起以比現在更快的速度加深對疾病的了解。

數字病理學不僅是醫療和制藥行業使用的工具，它還正在成為護理的新標準。隨著AI在數字病理學中的地位越來越高，它將幫助科學家解決更多挑戰，創造更高水平的醫療保健并實現醫學突破。

這些數據支持了市場的增長，2018年的市場價值為6.89億美元，預計從現在到2026年將增長11.7%。隨著市場的增長，人工智能的使用也將不斷增長。下面我們討論該技術將如何融入行業。

人工智能和圖像分析

改進數字圖像分析是AI被納入數字病理學的主要原因。它有助于提高準確性和一致性。

特別是從AI和數字病理學的結合中受益的醫學領域是腫瘤學。得自乳腺癌患者的組織樣本得益于使用AI根據組織樣本圖像生成診斷的方法。

計算機輔助技術經過培訓，可以識別和評估與乳腺癌有關的雌激素和孕激素受體以及HER2 / neu。此外，AI還可以評估類癌腫瘤中的Ki67。

在開發數字病理學之前，不可能進行完整的幻燈片圖像分析，科學家不得不選擇感興趣的區域進行研究。借助數字病理學，可以使用AI自動選擇感興趣的區域來對整個幻燈片進行數字化和分析。這有助于加快分析過程，允許在短時間內分析大量載玻片。這不僅可以加快診斷速度，而且還可以加快藥物開發速度，因為樣品的檢測比常規方法所允許的速度快得多，從而可以在較短的時間內確定候選藥物的功效。