人工智能在病理科诊断中的‘盲点’，如何避免过度依赖与误诊？

在医疗领域，人工智能（AI）的崛起为病理科带来了前所未有的变革，尤其在提高诊断效率和准确性方面展现出巨大潜力，在享受AI带来的便利时，我们不得不警惕其潜在的“盲点”。

AI的“学习”基于海量的数据，若数据集存在偏差或不足，其决策也可能带有偏见或遗漏，在罕见病或新发疾病的诊断上，AI可能因缺乏足够训练而误诊，病理诊断的复杂性在于其主观性，即使是经验丰富的医生也会因个人视角、经验差异而有所偏倚，而AI在模拟这种“软技能”时，可能无法完全捕捉到人类医生的细微差别和直觉判断。

作为病理科医生，我们应将AI视为辅助工具而非替代品，保持对病例的全面审视和独立思考，持续优化AI算法，确保其数据来源的广泛性和准确性，以减少误诊风险，我们才能充分利用AI的潜力，同时避免其带来的“盲点”，为患者提供更精准、更可靠的诊断服务。