人工智能辅助胃部组织病理学诊断的数据采集和标注专家共识

作     者：《人工智能辅助胃部组织病理学诊断的数据采集和标注专家共识》编写组 肖雨 袁静 周炜洵 宋志刚 Expert Committee of the Consensus on Data Acquisition and Annotation of Artificial Intelligence Assisted Gastric Histopathological Diagnosis;Zhou Weixun;Song Zhigang

作者机构：不详 中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院病理科北京100730 解放军总医院第一医学中心北京100853 

出 版 物：《中华病理学杂志》 (Chinese Journal of Pathology)

年 卷 期：2024年第53卷第9期

页      面：893-897页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 1002[医学-临床医学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 100201[医学-内科学(含：心血管病、血液病、呼吸系病、消化系病、内分泌与代谢病、肾病、风湿病、传染病)] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 10[医学] 

主　　题：人工智能 数据采集 组织病理学诊断 专家共识 

摘      要：当前聚焦于胃部组织病理数字图像的人工智能医疗器械的研发已成为行业热点。基于深度学习的人工智能算法所依赖的数据库质量对该类产品的安全和有效性有着重要影响, 但目前尚未形成数字病理图像的采集以及数据标注的技术规范。本文从胃部黏膜活检与手术标本组织病理数字图像数据采集及其质量控制、标注规则、标注流程等各个方面介绍专家组达成的共识, 目的在于为此类产品的数据集制造责任方提供思路, 并有效促进胃部组织病理辅助诊断类产品的发展。