AI应用漫谈:技术的力量永远需要人来驾驭

多客科技

作者：微信文章
当病理医生在4K屏幕上查看数字切片的AI分析，当免疫组化切片的阳性细胞比例被AI精准计数，病理AI正以“数字显微镜”的角色重塑诊断流程。


但是，在病理诊断这一“生命终审”领域，AI的效率优势必须建立在人类驾驭的基础上。尤其在切片判读、分子检测等流程复杂、容错率极低的场景中，人类的专业判断与伦理校准，是病理AI安全应用的核心前提。



AI的黑箱特性与病理诊断的严谨性，需要人类搭建信任桥梁。病理诊断直接关系治疗方案选择，要求诊断结果可追溯、可解释，但当前病理AI的决策逻辑常处于“黑箱”状态。人类病理医生的价值，不仅在于纠正AI错误，更在于“打开黑箱”——通过对比AI分析结果与切片的实际形态，反向验证AI决策的合理性，同时为患者和临床医生提供“看得见的诊断依据”。

病理诊断的微观复杂性，决定了AI必须依赖人类校准。病理诊断的核心是对细胞形态、组织结构的“定性判断”，肿瘤细胞的核仁大小、染色质分布，淋巴瘤的细胞异型性程度，这些细微差异往往仅在微米级别。

病理诊断的动态适应性特征，更凸显出人类驾驭的不可替代性。病理诊断标准并非一成不变，WHO肿瘤分类保持动态更新，新增的肿瘤亚型、修正的诊断标准，都需要通过持续学习来掌握，对此类新增/修正的“非常规案例”的动态适应能力是AI基于前期训练数据无法快速实现的。

人机协同模式在病理场景中的实践，印证了人类主导的理性价值。当前主流的病理AI应用，均采用“AI初筛-人类复核”的流程，这种模式既发挥了AI的效率优势，又通过人类监督保障了诊断质量，形成“人类指导AI、AI辅助人类”的良性闭环。

技术服务于生命，是病理AI的终极准则。病理诊断的每一张切片背后，都是一个鲜活的生命，容不得丝毫差错。AI算力可以加速切片分析的速度，却无法替代医生对生命的敬畏；算法可以识别细胞的形态特征，却难以承载诊断中的伦理责任，人类的驾驭始终是病理AI安全应用的核心。

老猫整理

2025年11月

于广州华新园