AI病理获证、基层迎数字医生
AI新闻三则总结（2026年8月5日） #### 一、AI辅助病理诊断获批三类医疗器械，基层医院迎来“数字病理医生” 今日，国家药监局核准了国内团队研发的“深眸病理辅助诊断系统”三类医疗器械注册证。该系统依托深度学习技术，可在30秒内完成宫颈细胞学涂片初筛，对癌前病变的检出率高达98.7%，超过传统人工阅片平均水平。目前该系统已在1200家基层医院投入使用，计划年内覆盖2000家。基层病理医生短缺的问题得以缓解，患者等待病理报告的时间缩短至48小时。但专家指出，AI仅起辅助作用，确诊仍需医生签字，以免责任
Intensity恢复三阴性乳腺癌术前II期试验入组
生物技术企业Intensity Therapeutics公布，已重新开启INVINCIBLE-4研究的患者治疗与招募进程。此项研究聚焦于早期可手术三阴性乳腺癌群体，属于随机、开放标签及多中心的II期临床试验。 前期初步数据释放了积极的疗效信号。公司在2026年3月披露，A组（术前先注射两剂INT230-6，随后进行标准免疫化疗）的7例患者中，5例（71.4%）在手术时实现了病理完全缓解；相比之下，仅接受标准治疗的B组6例患者中，仅有2例（33%）达成pCR。此外，A组患者出现3级及以上不良事件的比例比B组
先积证据，再谈分类：AI致幻现象的临床困境
人工智能（AI）引发的精神病理现象并非虚构，但当前最欠缺的不是理论解释，而是真实的临床数据。OpenAI在2025年10月估算，约0.07%的周活跃用户在使用ChatGPT时表现出精神病性或躁狂倾向。若以9亿活跃用户计，涉及人数或达63万。该数字虽非精确，却揭示了问题的潜在规模，而同行评审研究仍严重滞后。围绕AI相关精神病，概念层出不穷，临床基础却依然薄弱。当前更紧迫的，不是急于命名，而是系统记录临床现象，正如克雷丕林当年所为。框架很多，数据很少Østergaard最早提出，AI聊天机器人可能诱发易感者产
病理AI模型鲁棒性存疑：最新研究揭示四大前沿趋势
本期摘要病理基础模型存在漏洞：德国团队研发了PathoROB鲁棒性测试工具，测试了20种主流模型，发现其鲁棒性指数仅为0.446至0.861，肿瘤诊断准确率在相同训练数据下可从92%暴跌至53%至87%，因此呼吁鲁棒性评估应作为临床准入的先决条件。乳腺癌化疗效果预测：华西医院等机构研发了基于Mamba架构的化疗疗效预测模型MCEN，利用1646例穿刺切片来预测新辅助化疗效果，在外部验证中AUROC达到0.761至0.809，结合临床信息后提升至0.773至0.840。肺癌AI诊断可信度框架：香港团队推出了
AI病理新突破：泛癌模型实现33类肿瘤淋巴转移精准识别
AI病理新突破：泛癌模型实现33类肿瘤淋巴转移精准识别发表刊物：The Lancet Digital Health（柳叶刀子刊，IF=24.1，中科院1区）上线日期：2026年3月5日（在线首发）研究团队：Wu S, Hong G, Wang Y, Zeng H, Lin Z, Yang J, Chen J, Chen H, 等；通讯作者：林天歆教授（中山大学孙逸仙纪念医院）DOI：10.1016/j.landig.2025.100961PMID：41792018临床注册号：NCT06517979一、研究
AI病理图像助力前列腺癌精准风险分层
前列腺癌是泌尿系统中发病率最高的恶性肿瘤之一，实现精准风险分层是制定个体化治疗策略、提升局限性患者长期生存的关键基础。当前临床主要依赖PSA水平、肿瘤分期和病理分级等传统指标进行评估，但这些方法在预测远处转移（DM）和前列腺癌特异性死亡（PCSM）等不良结局方面存在明显不足。随着数字病理与人工智能技术的融合，基于病理图像的AI生物标志物正成为肿瘤预后评估的新前沿，为前列腺癌的精细化分层开辟了新路径。最新研究证实，一种仅依赖图像的AI生物标志物与此前开发的多模态AI（MMAI）生物标志物均可有效预测DM与P
人工智能助力前列腺癌诊疗新突破
近年来，全球前列腺癌发病率和死亡率持续攀升，在男性恶性肿瘤中发病率居第2位，死亡率排第8位。据国际癌症研究机构（IARC）模型预测，2025年全球新发前列腺癌病例将达141.4万例，占所有恶性肿瘤的7.3%，年死亡37.5万例，占比3.64%。在中国，2022年新发病例为13.42万例，死亡4.75万例，发病率为18.6/10万，年增长率稳定在7%~10%。受人口老龄化、饮食结构西化以及中国人群特有的FOXA1高频突变（41%，欧美低于15%）等因素影响，我国前列腺癌呈现显著本土化特征，发病增速远超全球平
空间病理AI解析HER2异质性与免疫互作，指导乳腺癌双靶向疗效预测
HER2阳性乳腺癌占全部乳腺癌病例的15%–20%，其侵袭性强且自然预后较差。曲妥珠单抗与帕妥珠单抗联合化疗作为新辅助双重HER2靶向疗法，已确立为这类患者的标准治疗方案。但在临床实践中，患者对同一方案的反应差异显著，部分可达病理完全缓解，而另一些则呈现明显耐药。现有的传统临床病理标志物和分子指标难以精准区分获益人群，且高成本的组学检测不易推广。因此，开发精确、可解释且临床易用的疗效预测工具，对推动HER2阳性乳腺癌的精准治疗至关重要。6月19日，复旦大学Ding Ma、Zhi-Ming Shao、Gen
Tempus 推出首款外部病理 AI 预后产品
精准医疗领军者首度推出病理 AI 预后预测工具 近期，美国精准医疗巨头 Tempus AI 宣称在其临床生态系统中正式启用 ArteraAI Prostate Test（mHSPC），旨在为转移性激素敏感性前列腺癌患者提供风险评估。 该检测由 Artera AI 研发，融合患者的 H&E 病理切片图像与临床数据，借助多模态 AI 算法生成个性化的前列腺癌特异性死亡概率评估，协助医师把握疾病进展程度，并支持治疗力度调整及患者分层决策。 Tempus 官方披露，此项检测将以 CLIA 认证、CAP 认
智慧医疗新进展 | 华为云AI专区覆盖多家医院，护士如何迎接AI时代
华为云智慧医疗专区已在二十余家医院启用：从AI病理到基层应用，护士面临怎样的变革？导语6月5日，华为云"行业AI梦工厂"智慧医疗专区启动，首批有超过20家医院加入，涵盖上海瑞金医院等知名三甲医院及多个县级医院。从三甲医院到基层单位，AI病理诊断正快速普及。这代表了什么？对一线护士而言，AI不再只是理论概念，而是正在融入你的工作日常。三甲经验，基层同样适用长期以来，基层医院在病理诊断方面存在明显短板——缺乏足够的病理医生，AI技术也难以应用。华为云智慧医疗专区的核心理念是：将顶级医院的AI能力转化为基层可使
AI领域掀起上市热潮
今日 AI 行业格局骤变：芯片股市值单日缩水 1.3 万亿美元，三大领军企业同日冲刺 IPO，端侧智能应用加速落地……十件大事，一文速览。1 芯片板块大幅回调，费半指数创疫情以来最大单日跌幅AI 相关个股周五遭遇大规模抛售，费城半导体指数暴跌10.3%，为 2020 年 3 月以来最大单日跌幅，芯片领域单日市值折损约1.3 万亿美元。尽管博通业绩表现超预期，但定制化 AI 芯片业务增速未能达到市场过高期望，引发资金快速撤离。美光下挫13.3%，英特尔跌11.3%，AMD 跌10.9%。2 AI 三大势力同
病理人工智能前沿文献精选（第二期）2026.05.24
《病理AI前沿周报》第二期（2026年5月24日）。我们将于每个周末为您推送，快速了解病理人工智能领域的最新动态，期待您的关注！本次为您盘点了8项近期备受瞩目的病理AI前沿成果，研究领域涵盖：免疫组化（IHC）细胞定量分析、肝细胞癌血管形态定量、肾脏空间糖组学探索、肿瘤免疫微环境评估、胃癌淋巴结微转移预测、乳腺癌肿瘤浸润淋巴细胞（TIL）标准化分析、膀胱癌免疫表型鉴定，以及基于H&E染色图像预测空间转录组数据等。 1. HESpotEx: a dual-stream deep learning f
MD安德森癌症中心ConceptM3oE框架突破医学AI可解释性瓶颈：多模态证据解耦实现临床级精准诊断
蓝字关注（联系方式见文末）论文《ConceptM3oE: Concept-Guided Multimodal Mixture of Experts for Interpretable Computational Pathology》针对计算病理领域多模态诊断需求，提出概念驱动的多模态混合专家架构ConceptM3oE；该模型通过将诊断证据分解为模态专属、跨模态冗余、跨模态协同三类专家通道，配合形态学与生物标志物的双层概念瓶颈设计，在保持诊断准确率的同时生成可追溯的决策依据；在儿童脑肿瘤及TCGA胶质瘤数据
BMC综述：AI赋能病理诊断的效能评估与临床展望
伴随数字病理与人工智能技术的飞速演进，AI在组织及细胞病理领域的应用愈发普及。尽管如此，虽然众多原始研究证实了AI在肿瘤筛查、分级及预后判断上的高精准度，但其临床落地仍受制于方法学质量参差不齐、外部验证缺失等挑战。本研究依托一项伞形综述，系统整合了6项系统综述与Meta分析的数据，旨在评估AI在病理诊断中的准确度及其临床转化前景。结果表明，特别是深度学习模型在前列腺癌、淋巴瘤、黑色素瘤、胶质瘤分级以及宫颈癌淋巴结转移等任务中展现出卓越性能，敏感性与特异性均超过95%，部分场景下甚至媲美资深病理专家。不过，
2026 ASCO 前瞻：AI 驱动 NSCLC 诊疗革新
从利用 AI 解读病理切片以预判免疫治疗疗效，到构建跨分期模型预测新辅助治疗反应，再到借助临床决策工具优化生物标志物检测，人工智能正深度介入非小细胞肺癌的诊疗决策链。2026 年美国临床肿瘤学会（ASCO）年会即将拉开帷幕，让我们共同关注这一顶级学术盛会中，AI 在肺癌领域带来的最新突破。基于基线 H&E 图像的 AI 衍生 CD8⁺细胞毒性 T 细胞免疫特征预测非小细胞肺癌免疫治疗对比化疗的获益：CheckMate-227（CM227）研究的盲法验证 [1]免疫治疗（IO）已重塑非小细胞肺癌（N