博文
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二维、三维与四维 ——漫谈动态病理学
在日常病理诊断实践中，我们所见的病理切片及其中的图像是平面的或二维的，平面（二维）图像是病理读片和诊断的基础，从低倍到高倍，从结构到细胞，通过全面观察，可以观察到病变的全貌，发现病变的特征，分辨出主要
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溃疡，不典型增生，原位癌，浸润癌），而重点诊断最严重的病变（如胃癌及相关病变）。 查看全文>>
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罕见、少见与常见 ——漫谈病理诊断的认知观
在医学统计学上，按照疾病的发生频率大致可以把疾病分为罕见病、少见病和常见病三大类。但在不同国家的定义不尽相同。罕见病定义相对明确，其发病率或患病率极低，我国定义为低于1/万，在《中国罕见病目录》中列出
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get.What you know is what you diagnose. 查看全文>>
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振兴中国科技期刊的重要措施
据《科学》新闻2026年2月24日（Science News）消息，预计从 3 月 1 日起，中国科学院计划停止使用学术经费和中央财政拨款支付约 30 种国际高收费开放获取（OA）期刊的论文发表费用
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水平，让中国科技期刊也能以大量优质学术论著屹立于世界学术期刊之林，甚至领先于全球！ 查看全文>>
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循证，询证与寻证 ——漫谈循证病理学
循证医学（Edence-bsed medicine,EBM）就是遵循证据的医学，也叫实证医学。其实，在传统中国医学中，一直很重视诊疗的证据，强调辨证施治。直到1990年戈登·盖亚特在《美国医学会杂志》
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团队的诊断经验，利用各种专业技能和技术，一定可以解决各种诊断难题。这就是循证病理学。 查看全文>>
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警惕数智病理诊断的陷阱与误区
人工智能（AI）技术的进步，加上资本的加持，推动着数智病理诊断快速发展。我也为此做了一些研究，写了一组短文（参见此前连续8篇博文），进行阐述与讨论，其中也含蓄透露了对数智病理诊断的隐忧。近日看到“爱
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特异度、敏感性等）与验证流程，审定一批适用的诊断程序，推动数智病理诊断的稳步发展。 查看全文>>
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简述感染性疾病分子与数智病理诊断
随着现代科学技术的发展，病理诊断已经步入分子与数智时代。总体看来，肿瘤病理学的分子和数智诊断已经先行一步，对肿瘤细胞的核酸或基因检测起步较早，很多种类肿瘤的分子水平变异被发现、鉴定，并已经用于肿瘤诊
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完善意见，是全程参与者，成果转化者，诊断担责者，具有不可或缺、不可替代的重要作用。 查看全文>>
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关于数智病理诊断的深度思考
目前国家大力提倡“人工智能+”，病理诊断自然也被加入到人工智能的开发范围，形成数智病理诊断。本人之前已有数篇短文对此进行简单评述和介绍。另外，我还考虑到另外一些相关问题，简述如下，供相关人员参考。1
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增的收费指标能够弥补其成本。数智病理诊断不会淘汰病理医师，只会淘汰不会使用它的人。 查看全文>>
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试论病理医师在数智病理诊断中的作用
数智病理诊断是病理图像数字化与病理诊断智能化深度结合而形成的一种新型的病理诊断技术，目前在子宫颈癌细胞学筛查、乳腺癌、肺癌、甲状腺癌等方面已取得可喜的成果。在感染病理学方面尚待开发。由显微图像扫描获
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不能取代最基本的形态学观察。数智病理诊断不会淘汰病理医师，只会淘汰不会使用他的人。 查看全文>>
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数智病理诊断的技术流程与应用场景
近年所谓“数智病理诊断”，正在取代病理学人工智能诊断、计算病理学或数字病理学诊断等概念，它把病理图像数字化与病理诊断智能化结合起来，即利用人工智能（AI）技术，对数字化后的病理切片即全切片数字图像（
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，都有些问题需要探索和完善。数智诊断在日常病理诊断实践中的推广应用还需要持续努力。 查看全文>>
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数智病理诊断的智能化问题
上文主要简介数智病理诊断中的图像数字化问题，现在接着说诊断智能化问题。 将人工智能（AI）或自动化引入病理诊断领域，是AI技术的一大进步。数智病理诊断或人工智能辅助病理诊断从相对简单的筛选癌细胞到肺
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要汇报了本人对数智病理诊断的文献阅读及现场考察的心得体会，不当指出请行家里手指正。 查看全文>>