换一批摘要淋巴瘤是一种高度异质性的血液系统恶性肿瘤,其复杂的亚型分类及多样化的临床表现对精准诊断与治疗提出了巨大挑战.近年来,人工智能(artificial intelligence,AI)技术凭借深度学习和机器学习的强大能力,为淋巴瘤病理诊断提供了全新的方法和工具.通过分析数字化病理图像,AI在肿瘤分类、亚型诊断以及治疗反应预测中展现出巨大潜力,并显著提升了诊断效率、一致性和准确性.此外,AI在预测肿瘤分子特征和整合多模态数据分析方面亦展现出独特优势.然而,AI的临床应用仍面临诸多挑战,包括数据稀缺、模型标准化以及可解释性不足等问题.展望未来,AI与病理学家协同工作的模式有望成为主流,通过增强病理学家的专业判断而非取代其角色,推动AI技术在临床中广泛应用,最终优化淋巴瘤诊断和患者预后管理.
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关键词
人工智能数字病理学淋巴瘤深度学习机器学习Artificial intelligenceDigital pathologyLymphomaDeep learningMachine learning
栏目名称
DOI
10.16846/j.issn.1004-3101.2025.03.015
发布时间
2025-07-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
济宁市重点研发计划项目（2024YXNS163）
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