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.数智病理诊断软件开发的协调问题  近年来，许多人工智能公司都在与病理科协作，积极开发病理诊断软件。这些开发商多数是从一个或几个肿瘤开始，如乳腺癌、肺癌、胃癌、结直肠癌等，有些项目还只是涉及肿瘤的某些侧面，如一些基因的检测、评估和研究，多数服务于科研项目的需求，真正用于全面诊断某一特定肿瘤者不多。是否诸多研究某一特定肿瘤的团队，应该协调起来，对某某种疾病的病理诊断进行全方位研发，形成足以诊断该疾病的软件。

  另一方面，现在的研发工作多是各自为战、各个击破的模式，看似全面开花，实则没有统筹全局的角色来协调各种疾病的数智病理诊断系统，至少我还没有看到数智病理诊断的整体统筹的研发规划和分工合作的局面。当然病理科面对的病种繁多，不可能集中于少数单位，也不可能一蹴而就。但如果能有组织地统筹协调，数智病理诊断将会发展得更快更好。

 2.数智病理诊断软件与其他系统的衔接问题  笔者根据对部分数智病理诊断单位的考察，发现这些单位的研发重点几乎都在病理图像数字化、病理诊断的程序研制这两个方面。这些诊断软件能不能与病理科原有的病理诊断程序兼容？能不能与病理科常用的HIS、PACS、LIS等系统衔接？是否可以对接病理诊断常常需要参考的患者临床信息、检验结果、影像资料？是否包括病理诊断所需要的诊断标准、参数、格式或模板？笔者的了解可能是片面和肤浅的。笔者希望数智诊断不只是对数字化图像的辨识、分析和评判程序，最好能注意到以上内容的充实和完善，以便丝滑地衔接常规的病理诊断。

还有各个单位研制的不同数智病理诊断程序与使用单位的上述系统的衔接或兼容，也是不容忽视的问题。

 3.数智病理诊断的成本问题  包括开发研制成本和实际应用的成本。据了解，研制一个肿瘤，其设备、人工都是价值不菲，需要雄厚的实力作为依托。我想重点讨论一下使用单位的成本，大致包括高精度扫描仪、高规格电脑、高价值的数智病理诊断程序（可能需要许多套）、大容量存储设备等，一定也要耗费巨资的。这对于许多县市级病理科普及数智病理诊断，可能也是很大负担。

  4.数智病理诊断的应用问题  人工智能用于子宫颈癌筛查已有30多年历史，迄今尚未普及。在肿瘤诊断方面更未成熟，要投入日常诊断工作也是为时尚远。数智病理诊断目前定位为辅助设备，更需层层审批。可喜的是今年数智病理诊断已经纳入病理收费范围，这对其推广应用显然是有益处的，希望新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。

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