人工智能在法医病理学中的应用：澳新视角下的探索与展望

在澳新地区，法医病理学对人工智能（AI）的应用有限。为探究 AI 在此领域的应用现状、潜力及挑战，研究人员开展了 AI 在澳新法医病理学应用的研究。结果发现 AI 应用存在数据、伦理等问题，但也有提升效率等潜力。该研究为 AI 在法医病理学的发展提供方向12。

在科技飞速发展的当下，人工智能（AI）已广泛渗透到众多领域，在医疗健康行业也大放异彩，比如在放射学、皮肤病学和病理学等方面助力疾病诊断。然而，在法医病理学领域，AI 的应用却进展缓慢。目前，法医病理学关于 AI 应用的研究较少，且很多相关研究缺乏法医病理学家的参与，在澳新地区，AI 融入法医病理学日常实践的程度极低。这主要是因为该领域存在独特的挑战，以及相关伦理和法律框架的限制。为了深入了解 AI 在澳新地区法医病理学中的应用情况，探索其潜在价值和面临的难题，来自澳大利亚、新西兰、意大利和德国的研究人员开展了此项研究，其成果发表在《Rechtsmedizin》上。

研究人员采用文献综述、案例分析和专家意见整合的方法。通过广泛查阅相关文献，了解 AI 在法医病理学各方面应用的研究现状；分析实际案例，探讨 AI 应用的可行性和局限性；综合专家观点，获取专业视角下的见解和建议。

在 “法医病理学和尸体检验服务” 方面：澳新地区医学院校在统计学、计算机科学和信息学方面的教学不足，导致毕业生在医疗领域的 AI 基础知识薄弱。法医病理学作为病理学的一个分支，专注于尸体检验，其课程也未将 AI 教育纳入强制要求。此外，澳新地区的法医病理学工作依托验尸官系统开展，各地法规和资源的差异使得工作实践存在较大区别，报告形式和数据管理也缺乏标准化。

“人工智能应用和障碍”：AI 在法医病理学中的应用可分为诊断和工作流程两类。在诊断方面，AI 可辅助识别病理状况，确定死因，但需要高质量的临床和医学数据集；在工作流程方面，AI 可优化部门和个人工作流程，但目前除了文字处理和搜索引擎外，应用程度较低。

“死亡报告文件和背景历史”：死亡报告文件信息繁杂，数据质量参差不齐，AI 在该领域的数据提取研究较少。目前初步研究虽有一定前景，但仍需人工干预处理数据的重复和不准确问题。

“尸检报告生成和专家证人意见”：商业 AI 应用可辅助生成尸检报告，但在提高效率和成本控制方面缺乏数据支持，且利益相关者对 AI 参与的接受程度不一。此外，由于法医病理学与法律系统紧密相关，AI 的 “黑箱” 特性使其在专家证人意见环节的应用存在争议。

“质量保证和同行评审”：AI 可辅助同行评审，提高效率，但目前在法医病理学中的应用较少，相关研究也较为匮乏。

“尸体成像”：包括放射学和摄影等。AI 在尸体成像中的应用主要集中在辅助诊断、损伤模式比较等方面，但受限于尸体数据的独特性，临床现有 AI 应用难以直接适用，相关研究多处于初步阶段。

“组织学”：组织学在法医病理学中用于辅助诊断，但由于样本处理和报告缺乏标准化，AI 在该领域的应用与临床解剖病理学有所不同，目前研究较少，主要集中在虚拟组织学染色和硅藻识别等方面。

“辅助检测”：常见的辅助检测如毒理学、生物化学和微生物学检测，AI 可辅助解释检测结果，但受样本多样性和缺乏标准化报告的影响，AI 应用训练难度较大，相关研究也较少。

研究结论和讨论部分指出，AI 在法医病理学中具有潜在价值，如提高诊断准确性和工作效率，但目前面临诸多挑战，包括 AI 幻觉、数据偏差、伦理和法律问题等。未来，要实现 AI 在法医病理学中的有效应用，需要多方面的努力。在技术上，要解决数据收集、处理和分析的难题；在伦理上，要确保 AI 应用符合相关原则，保障数据安全和隐私；在实践中，法医病理学家应积极参与，推动 AI 技术的合理应用，使其更好地服务于法医病理学领域，提升司法公正性和准确性。