Vừa có niềm vui được phỏng vấn bởi @Nature về sự gia tăng của AI trong bệnh lý học số. Với khối lượng công việc ngày càng tăng và sự thiếu hụt toàn cầu về bác sĩ bệnh lý, lĩnh vực này đang chuyển sang AI không phải như một sự xa xỉ - mà là một điều cần thiết. Bài viết đầy đủ: Trong bài viết, tôi thảo luận về cách những tiến bộ gần đây trong các mô hình nền tảng như UNI-2 và CONCH đang định nghĩa lại những gì có thể trong chẩn đoán ung thư. Được đào tạo trên hàng trăm triệu mẫu bệnh lý, những mô hình này không chỉ dừng lại ở phân loại: chúng cho phép phân loại phân tử, tạo chú thích và thậm chí suy diễn không cần ví dụ. Nhưng trong khi sự phấn khích là có thật, thì những thách thức cũng vậy. Sự tổng quát giữa các địa điểm, thiếu sự xác thực bên ngoài và các rào cản quy định vẫn là những trở ngại lớn. Chúng ta phải đầu tư vào việc chuẩn hóa mạnh mẽ, các thử nghiệm đa tổ chức và thiết kế mô hình đáng tin cậy để đảm bảo AI thực sự hỗ trợ - chứ không thay thế - phán đoán lâm sàng. Bệnh lý học số không phải là tương lai - nó đã ở đây rồi. Hãy làm cho nó an toàn, có thể mở rộng và công bằng.