为病理学家设计人工智能诊断工具的经验教训

尽管数据驱动的人工智能（AI）前景广阔，但对于如何弥合传统医生驱动的诊断与未来自动化医学之间的鸿沟，我们知之甚少。具体来说，考虑到大多数人工智能仍然处于萌芽阶段且容易出错（例如在数字病理学中），我们如何能够有意义地将人工智能融入病理医生的诊断工作流程？为探索这个问题，我们首先提出了一系列协作技术，以在考虑到人工智能的能力和局限性的情况下，让人类病理医生与人工智能互动。基于这些，我们开发了Impetus原型——一个人工智能可以采取各种程度的主动性，为病理医生在组织学切片中检测肿瘤提供各种形式帮助的工具。我们总结了对八位病理医生进行研究的观察和经验教训，并讨论了对未来以人为中心的医疗人工智能系统工作的建议。