2020年5月，一篇发表在国际顶级期刊 《柳叶刀》的文章：Artificial intelligence and the future of global health引起了广泛关注。

伴随着“十四五”规划实施，“健康中国”正式升级为国家战略，以三医联动、医药分开、分级诊疗、互联网医疗等为核心的平台架构和体系建设，将成为深化医疗改革有效手段和实施方向。

人工智能（AI）在癌症领域的应用、进展和突破。

人工智能有多离谱

医疗正在经历有史以来最彻底的变革，人工智能和机器学习的完美结合是未来医疗发展的必然方向，我们将看到医疗领域全新的图景。

引进人工智能，可以快速提升县医院的诊疗能力，逐渐拉近与大医院之间的差距。

AI不但可以提高改善癌症诊断，还可以指导疗法选择，并且预测患者预后。

本文来源：中华病理学杂志, 2019,48(4) : 338-340.2018年9月17日，人工智能大会在上海顺利举行，人工智能再一次成为人们研究的焦点。自21世纪以来，人工智能迅速发展并取得惊人的成就，医学是人工智能的重要领域，大致分为4个方面：机器人、医学图像分析、临床辅助诊断和治疗方案选择、药物研发，因此病理在人工智能应用上有广阔前景。病理医师借助显微镜观察玻片上的组织学和细胞学表现以确定病变性质，病理图片信息被保存在玻片上，无法与计算机和网络连接，造成信息传递困难，无法实现信息共享，病理医师阅片根据知识储备和临床经验诊断，存在一定的主观性，不能定量诊断。与传统的诊断模式相比，数字病理学的优势就显而易见，包括远程诊断、立即可用的档案病历、专家会诊、减少切片丢失、损坏以及褪色。我们对人工智能与病理诊断的进展进行介绍。...

今年两会上，“人工智能”第三年出现在政府工作报告中：“要深化大数据、人工智能等研发应用，培育新一代信息技术、高端装备、生物医药等新兴产业集群，壮大数字经济。……”

本文旨在概述目前神经影像学上脑肿瘤生存预测的发展，用于计算分析和过程中使用的机器学习（ML）工具。该篇文章发表于《neurosurgery-online.com》。长按识别二维码查看原文pdf◀人工智能在脑肿瘤生存预测中的应用▶Anne Jian, MD、Sidong Liu, PhD、Antonio Di Ieva, MD, PhD关键词人工智能；脑肿瘤；神经影像前言脑肿瘤患者的生存预测为指导手术计划、辅助治疗选择和患者咨询提供了必要的信息。然而，目前对临床因素的依赖，如 Karnofsky 体能状态量表和简单的影像学特征，不足以对肿瘤（如胶质瘤）进行生存预测，证明分子和临床异质性与可变的生存结局。...