西安交通大学(生物医学语义理解研究组)李辰：数字化转型中的智能病理诊断

在过去的二十年中，随着测序技术精度的不断提升和成本的下降，精准医疗的话题和研究逐渐变得普遍，但是目前大部分研究基本上都是基于转录组学、蛋白组学，以及DNA、RNA这些分子的分析，更重要的是解读数据代表的基因的遗传密码。这些年大家都在讨论真实世界数据，很多情况下，这在临床中是最为直观的，但是像放射组学等很多临床真实数据的表型过于宏观，对于解读分子的遗传密码来说并不够清晰。而病理由于能直接呈现细胞的变化和数量，是临床中分子表型外最直观的表型，因此它成为当下最热门的精准医疗中非常重要的桥梁技术。

李辰教授的研究框架分为三级。首先建立相应的语义标准、数据标准；第二，提出相应的人工智能算法；第三，李辰教授个人尤其关注研究是否能够真正解决临床问题，所以意在做出真正临床诊断应用的软件系统，提供给医院使用。

这篇文章重点介绍了李辰教授研究框架中的智能算法，如最少点标注算法和全链条病理诊断等，并介绍了在实际诊断应用中的价值。建议点击这里阅读全文。