DOI: https://doi.org/10.1186/s40779-025-00680-6
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41484927
تاريخ النشر: 2026-01-04
المؤلف: Xiu-Ming Zhang وآخرون
الموضوع الرئيسي: الذكاء الاصطناعي في اكتشاف السرطان
نظرة عامة
تسلط المراجعة الضوء على الدور التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) في علم الأمراض، لا سيما في تحليل الصور الهيستوباثولوجية، التي تعتبر حاسمة للتشخيص الدقيق للأمراض. تقوم بتقييم تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل منهجي على طول سلسلة التشخيص، بما في ذلك معالجة الصور، وتصنيف الأورام، والتصنيف التنبؤي، واكتشاف العلامات الحيوية التنبؤية. يقدم المؤلفون تصنيفًا تقنيًا للخوارزميات والنماذج الأساسية المستخدمة في هذه التطبيقات، مع تقييم أدائها عبر مهام تشخيصية مختلفة من خلال تحليلات مقارنة شاملة. تم تحديد التحديات الرئيسية في الترجمة السريرية، بما في ذلك القضايا المتعلقة بالتوسع الحاسوبي، والتعليقات الضوضائية، وقابلية التفسير، وتحولات المجال.
في الختام، تتبع المراجعة تطور تحليل الصور الذكية في علم الأمراض، موضحة كيف أن التقدم من التعلم الآلي التقليدي (ML) إلى التعلم العميق (DL) والنماذج الأساسية قد عزز سير العمل التشخيصي. من خلال دمج الميزات الكمية مع الهياكل المعتمدة على البيانات، تسهل هذه التقنيات الذكائية تصنيف الأورام بدقة، وتوصيف البيئة الدقيقة للورم، واكتشاف العلامات الحيوية، بينما تحسن أيضًا قابلية التفسير وإمكانية التكرار. على الرغم من التحديات المستمرة المتعلقة بالتوسع وجودة التعليقات، فإن تقارب دمج البيانات متعددة الأنماط والتصميم المتوافق أخلاقيًا يحمل وعدًا لجسر الفجوة بين التقدم الحاسوبي والتطبيقات السريرية العملية. في النهاية، يتم وضع أنظمة علم الأمراض الذكية لإعادة تعريف علم الأورام الدقيق من خلال توفير رؤى موحدة، ومتاحة، وقابلة للتنفيذ مستمدة من البيانات الهيستوباثولوجية.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على العبء المتزايد للسرطان عالميًا، مع تسجيل 19.29 مليون حالة جديدة و9.96 مليون وفاة في عام 2023. تتوقع منظمة الصحة العالمية (WHO) زيادة بنسبة 77% في حالات السرطان السنوية بحلول عام 2050، مما يبرز الحاجة الملحة لتحسين أساليب التشخيص والعلاج. لقد ظهرت علم الأمراض الرقمي، الذي يتميز بتصوير الشرائح الكاملة (WSI)، كأداة تحويلية في تشخيص الأورام، مما يمكّن علماء الأمراض من تحليل الصور عالية الدقة بشكل تفاعلي. تسهل هذه الانتقال إلى المنصات الرقمية الاستشارات عن بُعد وتتكامل بسلاسة مع أنظمة معلومات المستشفيات، مما يعزز كفاءة سير العمل ويدعم الطب الدقيق.
تناقش الورقة أيضًا دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI)، بما في ذلك التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL)، في علم الأمراض الرقمي. تمكّن هذه التقنيات من تنفيذ مهام متقدمة مثل فحص الأورام، والتنبؤ التنبؤي، واكتشاف العلامات الحيوية، مستفيدة من مجموعات بيانات كبيرة ونماذج التعلم الذاتي. بينما تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي حاليًا كمساعدات للتقييمات الخبراء، فإنها تحمل وعدًا بتقليل التباين في التشخيص وتحسين الكفاءة التشغيلية. تهدف المراجعة إلى تقديم نظرة شاملة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في علم الأمراض الرقمي السريري، مع معالجة المنهجيات، والتحديات، واتجاهات البحث المستقبلية، مع التركيز بشكل خاص على قياس عدم اليقين في النموذج والحاجة إلى التكيف مع المجال لتعزيز قوة أنظمة التشخيص المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
مناقشة
في مجال علم الأمراض الرقمي، يتضمن الانتقال من عينات الأنسجة الفيزيائية إلى الصور الرقمية سير عمل شامل يشمل إعداد العينات، والتلوين، والرقمنة، والمعالجة الحاسوبية. إن إعداد العينات الهيستولوجية والسيتولوجية أمر حاسم، حيث يتم استخدام تقنيات مثل التثبيت، والجفاف، والتلوين (لا سيما مع الهيماتوكسيلين والإيوزين) لتصور الهياكل الخلوية. بعد التلوين، يتم توليد صور رقمية عالية الدقة من خلال مسح الشرائح الكاملة، مصحوبة بإجراءات مراقبة الجودة لمعالجة العيوب المحتملة. تعتبر المعالجة المسبقة الحاسوبية، بما في ذلك تطبيع التلوين وتحويل الصور، ضرورية لضمان الاتساق عبر الصور، لا سيما لتطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI)، التي تتطلب مجموعة بيانات متجانسة لتحليل دقيق.
تمتد تطبيقات الذكاء الاصطناعي في علم الأمراض الرقمي إلى مهام متنوعة، بما في ذلك فحص الأورام، والتشخيص، والتنبؤ التنبؤي. يتم دعم التصنيف الهيستولوجي والتصنيف، بالإضافة إلى تحليل النخر، والغزو الوعائي، وانتقال العقد اللمفاوية، بشكل متزايد بواسطة تقنيات التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL). تعزز هذه المنهجيات دقة التشخيص والتنبؤ من خلال أتمتة اكتشاف وتصنيف ميزات الورم. علاوة على ذلك، أظهر دمج البيانات متعددة الأنماط – الذي يجمع بين الصور الهيستوباثولوجية والملفات الجزيئية – وعدًا في تحسين القوة التنبؤية للفعالية العلاجية والبقاء العام. تهدف التطورات المستمرة في الأساليب المدفوعة بالذكاء الاصطناعي إلى تحسين دقة التشخيص وتسهيل استراتيجيات العلاج الشخصية، مما يعزز في النهاية مجال الأورام.
DOI: https://doi.org/10.1186/s40779-025-00680-6
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41484927
Publication Date: 2026-01-04
Author(s): Xiu-Ming Zhang et al.
Primary Topic: AI in cancer detection
Overview
The review highlights the transformative role of artificial intelligence (AI) in pathology, particularly in the analysis of histopathological images, which are crucial for accurate disease diagnosis. It systematically evaluates AI applications throughout the diagnostic continuum, encompassing image preprocessing, tumor classification, prognostic stratification, and predictive biomarker discovery. The authors provide a technical taxonomy of the algorithms and foundational models utilized in these applications, benchmarking their performance across various diagnostic tasks through comprehensive comparative analyses. Key challenges in clinical translation are identified, including issues related to computational scaling, noisy annotations, interpretability, and domain shifts.
In conclusion, the review traces the evolution of intelligent pathology image analysis, illustrating how advancements from traditional machine learning (ML) to deep learning (DL) and foundation models have enhanced diagnostic workflows. By integrating quantitative features with data-driven architectures, these AI technologies facilitate precise tumor classification, characterization of the tumor microenvironment, and biomarker discovery, while also improving interpretability and reproducibility. Despite ongoing challenges regarding scalability and annotation quality, the convergence of multimodal data integration and ethically aligned design holds promise for bridging computational advancements with practical clinical applications. Ultimately, intelligent pathology systems are positioned to redefine precision oncology by providing standardized, accessible, and actionable insights derived from histopathological data.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the escalating global cancer burden, with 19.29 million new cases and 9.96 million deaths reported in 2023. The World Health Organization (WHO) anticipates a 77% increase in annual cancer cases by 2050, underscoring the urgent need for improved diagnostic and treatment methods. Digital pathology, characterized by whole-slide imaging (WSI), has emerged as a transformative tool in tumor diagnosis, enabling pathologists to analyze high-resolution images interactively. This transition to digital platforms facilitates remote consultations and integrates seamlessly with hospital information systems, enhancing workflow efficiency and supporting precision medicine.
The paper further discusses the integration of artificial intelligence (AI) techniques, including machine learning (ML) and deep learning (DL), into digital pathology. These technologies enable advanced tasks such as tumor screening, prognostic prediction, and biomarker discovery, leveraging large-scale datasets and self-supervised learning paradigms. While AI systems currently serve as adjuncts to expert assessments, they hold promise for reducing diagnostic variability and improving operational efficiency. The review aims to provide a comprehensive overview of AI applications in clinical digital pathology, addressing methodologies, challenges, and future research directions, particularly focusing on the quantification of model uncertainty and the need for domain adaptation to enhance the robustness of AI-powered diagnostic systems.
Discussion
In the realm of digital pathology, the transition from physical tissue samples to digital images involves a comprehensive workflow that includes sample preparation, staining, digitization, and computational processing. The preparation of histological and cytological samples is critical, with techniques such as fixation, dehydration, and staining (notably with hematoxylin and eosin) employed to visualize cellular structures. Following staining, high-resolution digital images are generated through whole-slide scanning, accompanied by quality control measures to address potential artifacts. Computational preprocessing, including stain normalization and image transformation, is essential for ensuring consistency across images, particularly for artificial intelligence (AI) applications, which require a homogeneous dataset for accurate analysis.
AI applications in digital pathology extend to various tasks, including tumor screening, diagnosis, and prognostic prediction. Histological typing and grading, as well as the analysis of necrosis, vascular invasion, and lymph node metastasis, are increasingly supported by machine learning (ML) and deep learning (DL) techniques. These methodologies enhance the accuracy of diagnosis and prognosis by automating the detection and classification of tumor features. Furthermore, the integration of multimodal data—combining histopathological images with molecular profiles—has shown promise in improving predictive robustness for therapeutic efficacy and overall survival. The ongoing development of AI-driven approaches aims to refine diagnostic accuracy and facilitate personalized treatment strategies, ultimately advancing the field of oncology.