人工智能助力临床细胞样本的成像与评估

细胞水平的信息通常被用作临床诊断的一部分。实验室工作人员会使用显微镜检查载玻片上的细胞，以检测肺、膀胱等器官的早期癌症迹象。尽管这种被称为细胞学的方法是一种长期确立的诊断程序，但它存在主要缺点：人工判读具有主观性且劳动强度大，而劳动力短缺日益成为一项挑战。在《自然》杂志中，Nitta等人提出了一种人工智能方法，该方法相比当前临床细胞学的方法具有优势。