组织病理学图像的解读传统上是定性和主观的。定量图像分析（QIA）和人工智能（AI）正在通过提供可重复、客观的测量来补充人类专业知识，从而改变病理学。
图像分析原理
QIA始于图像预处理——颜色归一化（标准化不同实验室的染色外观）、背景校正和伪影去除。分割将图像划分为有意义的区域：组织与背景、细胞核与胞质、肿瘤与间质、浸润与原位。分割算法包括阈值分割（按像素强度分离物体）、分水岭算法（分离接触的细胞核）以及基于深度学习的分割（在手动注释图像上训练的卷积神经网络）。
特征提取量化形态学特征：核大小、形状、纹理和染色质分布；腺体形成和小管密度等结构特征；以及IHC标志物的染色强度。物体计数枚举核分裂象、阳性细胞和淋巴细胞。
在IHC定量中的应用
QIA在IHC评分中应用最广泛。Ki-67增殖指数测量为选定热点或整个肿瘤区域中DAB阳性核的百分比。HER2膜染色通过量化环周染色的完整性和强度进行评分。ER/PR百分比和强度自动计算，减少了观察者间差异。
数字IHC算法分析多重免疫荧光图像，同时量化每个细胞的多种标志物，并绘制免疫细胞与肿瘤细胞之间的空间关系。这使得能够计算免疫评分（肿瘤中心和浸润边缘的CD3+和CD8+ T细胞密度）以及评估免疫排斥模式。
用于H&E诊断的AI
深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN）和视觉transformer，可以将H&E玻片上的组织区域分类为诊断类别。已发表的算法在前列腺癌（Gleason分级）、乳腺癌（前哨淋巴结转移检测）、肺癌亚型分型和胃癌检测方面达到病理学家级别的准确性。
弱监督学习仅使用玻片级标签（例如，“癌症”或”无癌症”）而非像素级注释，使得能够在病理学档案的大型数据集上训练算法。**多实例学习（MIL）**将每张玻片视为图像块的集合，学习识别诊断相关的块而无需显式注释。
算法验证与监管批准
用于临床的AI算法必须经过严格验证。分析验证测量与参考标准（如与专家病理学家共识的一致性）相比的性能。临床验证证明该算法改善患者结局或临床工作流程。FDA已批准用于前列腺癌检测、乳腺癌转移筛查和宫颈细胞学筛查的AI算法。在欧洲，CE-IVD标志要求符合体外诊断法规（IVDR）。算法需要持续监测因染色方案、扫描仪类型或患者人群变化导致的性能漂移。
实施挑战
数据异质性是主要挑战——在一个机构的玻片（染色、扫描仪、人群）上训练的算法通常在不同机构的玻片上表现不佳。域自适应技术尝试使算法在各场所间泛化。可解释性——理解为什么算法做出特定决定——对临床接受至关重要，但对深度学习模型来说很困难。工作流程集成要求AI结果在正确的时间以可用格式（通常是全玻片图像查看器内的注释或评分）传递给病理学家。成本——全玻片扫描仪、GPU服务器和软件许可证需要大量资本投资；AI辅助诊断的报销在大多数医疗系统中尚未建立。
病理学家的角色
AI增强而非取代病理学家。算法擅长重复性任务（筛查转移、计数核分裂）和定量（Ki-67指数、PD-L1评分）——这些工作耗时且存在观察者间差异。人类在将形态学发现与临床背景相结合、识别训练数据中未包含的罕见实体、在模棱两可的病例中行使判断力以及向临床医生传达结果方面仍然必不可少。病理学家-AI伙伴关系旨在提高准确性、效率和可重复性，同时保持患者安全所必需的质量标准。
