Искусственный интеллект и вычислительная патология

Обработка данных и машинное обучение стали одним из главных двигателей развития медицины, и патология с лабораторной медициной не исключение. Внедрение результатов научных исследований в клиническую практику с помощью клинической информатики, включающей геномику, протеомику, биоинформатику и биостатистику, открывает новые возможности для оказания медицинской помощи. Вычислительная патология — быстро развивающееся направление патологии, призванное обеспечить более целостную интеграцию полноформатных изображений гистологических препаратов, мультиомных данных и клинической информатики. Однако перед вычислительной патологией стоит ряд задач: интеграция исходных данных из разных источников, ограничения вычислительных мощностей оборудования, отсутствие специализированных программ обучения, а также этические вопросы и нормы, приемлемые для общества, которые пока еще формируются. Создание полноценной отрасли вычислительной патологии потребует глубоких изменений в трех ключевых звеньях взаимодействия пациентов и врачей: местной лаборатории, центре оцифровки препаратов и центральном облачном узле или портале для обработки и получения данных. Благодаря интеграции информации и развитию цифровых сетей связи вычислительная патология способна повысить эффективность клинических рабочих процессов и качество диагностики, а в конечном счете — помочь разрабатывать персонализированные планы диагностики и лечения. В этом обзоре изложены клинические перспективы вычислительной патологии и рассмотрены статистические методы, клиническое применение, потенциальные препятствия и направления дальнейшего развития.