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文章类型：
机构：
[1]河北医科大学第四医院病理科,石家庄050011
医技科室
病理科
河北医科大学第四医院
出处：
ISSN：
关键词：
人工智能 深度学习 乳腺癌 淋巴结转移
摘要：
人工智能(artificial intelligence，AI)在病理学中最重要的潜在应用之一，是根据形态学特征预测患者的预后
和对特定疗法的反应。乳腺癌作为全世界最常见的恶性肿瘤之一，也是导致女性恶性肿瘤死亡的主要原因，是临床关注
的焦点。乳腺癌腋窝淋巴结转移是重要的预后因素，能否准确评估腋窝淋巴结转移情况影响临床诊疗决策。目前，基于
无创手术的思想，有多项研究已开发出可用于预测乳腺癌前哨淋巴结转移的模型，但是不同预测模型应用的临床和病理
参数不同，如何更全面地分析乳腺癌患者的临床和病理数据，并建立更精准的预测模型是未来的发展方向。本文通过阐
述AI在病理方面的研究进展以及在乳腺癌中的研究现状, 对于如何基于AI辅助有效地预估乳腺癌淋巴结转移、建立更精
确有效的深度学习算法展开了深入的思考与展望，从而不断提升乳腺癌的诊治水平。
基金：
京津冀基础研究合作专项(NO.H2020206653)和北京精鉴病理学发展
基金会(No.2019-0007)资助
基金编号：
NO.H2020206653
PubmedID：
第一作者：
第一作者机构：
[1]河北医科大学第四医院病理科,石家庄050011
通讯作者：
通讯机构：
[1]河北医科大学第四医院病理科,石家庄050011
推荐引用方式(GB/T 7714)：
丁妍,韩梦雪,刘月平.AI辅助预估乳腺癌淋巴结转移的研究现状及前景[J].四川大学学报 .医学版.2021,52(2):162-165.
