| 下一代诊断病理学 |
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| 引用本文： | 卞修武,张培培,平轶芳,姚小红.下一代诊断病理学[J].中华病理学杂志,2022(1):3-6. |
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| 作者姓名： | 卞修武 张培培 平轶芳 姚小红 |
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| 作者单位： | 陆军军医大学（第三军医大学）第一附属医院病理科;中国科学技术大学附属第一医院病理科 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划(2021YFF1201000);国家自然科学基金委员会-中国科学院学科发展战略研究联合项目(L1824029,XK2018SMC002)。 |
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| 摘 要： | 随着人类基因组测序、生物大数据信息分析、分子病理检测和人工智能辅助病理诊断等技术进步及其应用, 临床医学发展迈向精准诊疗时代。这一时代背景下, 传统诊断病理学迎来前所未有的历史机遇, 正在向"下一代诊断病理学(next-generation diagnostic pathology)"迈进。下一代诊断病理学以病理形态和临床信息为诊断基础, 以分子检测与生物信息分析、智慧制样与流程质控、智能诊断与远程会诊、病灶活体可视化与"无创"病理诊断等创新前沿交叉技术为主要特征, 以多组学和跨尺度整合诊断为病理报告内容, 实现对疾病的"最后诊断", 并预测疾病演进和结局、建议治疗方案和评估治疗反应, 形成新的疾病诊断"金标准"。未来, 需要激发病理学科创新活力, 加快下一代诊断病理学成熟和应用, 重塑病理学科理论和技术体系, 发挥诊断病理学在疾病"防、诊、治、养"等过程中的重要作用, 促进临床医学进一步发展, 服务健康中国战略。
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| 关 键 词： | 人工智能 下一代诊断病理学 生物大数据 计算病理学 |
Next-generation diagnostic pathology |
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| Bian Xiuwu,Zhang Peipei,Ping Yifang,Yao Xiaohong.Next-generation diagnostic pathology[J].Chinese Journal of Pathology,2022(1):3-6. |
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| Authors: | Bian Xiuwu Zhang Peipei Ping Yifang Yao Xiaohong |
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| Institution: | (Institute of Pathology,Southwest Hospital,Third Military Medical University(Army Medical University)/Key Laboratory of Tumor Immunopathology,Ministry of Education,Chongqing 400038,China;Department of Pathology/Intelligent Pathology Institue,the First Affiliated Hospital of University of Science and Technology of China,Hefei 230001,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Artificial intelligence Next-generation diagnostic pathology Biological big data Computational pathology |
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