借GPT-4O的发布说说AI数字病理

北京时间5月14日凌晨，美国人工智能研究公司OpenAI召开春季发布会，发布全新旗舰模型GPT-4o。GPT-4o的“o”代表“omni（全能）”。GPT-4o可以在短至0.23秒（平均为0.32秒）的时间内响应音频输入，与人类的响应时间相似。

据说GPT-4o已有和真实世界交互的能力，好似有了眼睛、耳朵和嘴巴。因此GPT-4o的发布引起了AI界的广泛关注。

这的确够震撼的，可以说，AI代表了一种解决新问题的能力。毕竟人工智能这个行业就是来为各行各业的专业人士和先锋来解决他们的问题和挑战的。

在病理检测上，我们如何应用AI呢？

传统病理检查：病理检查一直被誉为疾病诊断的“金标准”，但传统的病理诊断面临着主观性、异质性、难以有精确的统计输出，需要病理学家、肿瘤学家终身学习等问题。随着全景病理图像的采集、处理和分析技术的发展，数字病理逐渐应用到科研及临床中。

AI病理学：

相对于人类， AI不会疲倦，可以不分昼夜的进行工作；

AI不会因为情绪而产生判断失误；

不会因经验丰富与否而产生分歧。

通过深度学习特定智能的算法，运用AI对整张切片或者特定的组织、细胞类型进行大数据的计算，将组织中明显的特征转化为预测（如转移和复发）、分类（肿瘤分期、分级、鉴别诊断）。这使得AI能为肿瘤学家、病理学家判断患者在预后、治疗效果等提供新的检测工具。同时基于深度学习以及强大的客观分析能力，AI还能发现一些不易觉察的细节，特别是学习到病理切片分子层面上的特征。

然而，AI并不能将人类取而代之。毕竟，病理医生在对待分析报告时能够对病人的情况感同身受。同时AI在数字病理诊断过程中，仍然存在一些数据方面等的限制。而且，病理学家可以检测出模型没有训练过的异常分类。在未来，受到AI的冲击，和其他行业一样，医生的职责可能会有变化，但医生这个职业并不会因此而消失，他们的技能、工作将扩展到那些无法被AI所接管的领域。

目前AI能够做的，是提供一个专业的，私人助手，以辅助病理医生更高效、更快速、更准确的完成病理工作，进一步的提高病理诊断的效率与可靠度。

美国Indica Labs 公司推出的HALO数字病理图像分析平台，旨在为您提供简化数字病理学工作流程解决方案，包括用于图像分析的 HALO®和 HALO AI™ 以及用于图像和数据合作式管理的 HALO Link™ 系统。

凭借无与伦比的易用性和可扩展性，全球的制药、医疗和研究组织（默克，强生，辉瑞，诺华，阿斯利康）都在使用我们的 HALO 平台，并广泛的应用于神经科学、代谢组学、肿瘤学（TME）、毒理病理学等领域的全景病理图像定量研究中。

HALO AI对乳腺癌转移进行鉴别和分期

HALO AI对胰腺来源的高分化神经内分泌肿瘤的识别分析

针对不同的病理扫描图像，HALO能够提供组织分型（Tissue Classifier），面积定量（明场、荧光，Area Quantification）, 免疫组化定量（Multiplex IHC），免疫荧光定量（High-Plex FL），ISH/FISH定量（ISH/FISH Quantification）, 组织微阵列分析（TMA，Tissue Microarray Segmentation），图像配准（Serial Registration），空间分析（Spatial Analysisi），轴突量化（Axon Quantification），HALO AI病理组织图像智能分型工具等多种分析服务。

Indica Labs公司将会为中国用户提供基于AI的数字病理和精准医学完整解决方案。这些分析将会促进研究人员在药物病理、毒理、生物标记物的发现，疾病发病机制，癌症患者的预后及药物治疗效果等方面研究。

北京中科研域科技有限公司—病理成像一站式供应商，将为病理医生、药物研发人员提供专业的显微成像服务、HALO软件支持服务。

任何问题，欢迎邮件：halo11282024@163.com；电话：010-85376588