人工智能(AI)指的是在计算机系统中模拟人的思维，通过编程使其像人一样思考，并模仿人的学习和解决问题等行为。人工智能应该能够执行通常需要人的智能才能从事的工作任务，如视觉感知、决策和交流沟通。基于人工智能的计算病理学作为一门新兴学科，最近在许多医疗领域显示出了极好的前景，它可以提高患者获得高质量医疗服务可能性和准确性。
这一领域发展的主要推动力量有：(1)缺少经验丰富的病理专科医生和全球医疗资源的匮乏；(2)通过患者医疗过程而产生的日益增加的健康数据，包括数字化影像、组学数据、临床记录和患者人口统计信息等；(3)管理和整合不同来源的数据以最大限度地改善患者医疗服务的复杂性增加；(4)为了处理和理解大数据，需要有效地利用基于机器学习的算法。人工智能技术有能力处理患者医疗服务整个生命周期中所产生的大量数据，以改善疾病的病理诊断、分类、预测和预后。
计算病理学最重要的优点是减少诊断和分类的错误。年的卡梅隆挑战赛是一个基于机器学习的全球性计算机程序大赛，旨在评估用于苏木素和伊红(HE)染色全切片成像(WSI)中癌症自动检测的新算法。大赛取得了令人鼓舞的结果，肿瘤检出率达到92.4%。相比之下，病理医生只能达到73.2%的敏感性。计算病理学具有改变传统病理学的一些核心功能的潜力，而不仅仅是一些不断发展的子领域，如数字病理学、分子病理学和病理信息学。
计算病理学旨在提高诊断准确性，优化患者医疗，并通过引入全球合作来降低成本。随着技术的飞速发展，个体化的精准医疗应运而生，计算病理学是实现这一目标的关键要素。
这篇综述描述了临床的观点，并讨论了计算病理学的一些统计方法、临床应用、可能的障碍和未来的方向。
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