AI病理切片初筛：可疑区域定位与复核队列

在《医疗AI实验室》的近期实验中，我们把病理全切片（WSI）初筛拆成两步：先用低倍率分块分类模型定位可疑区域，再按概率排序生成复核队列，让医生在有限阅片时间内优先查看最可能异常的位置。

实验使用公开乳腺与结直肠切片数据集，共 480 张全切片。模型输入为 512×512 分块，输出经温度标定后仅用于排序，不直接给出诊断结论。评估只看两件事：固定复核预算下对阳性区域的覆盖率，以及良性切片带来的误报负担。

要点：

• 阶段进展：只复核概率最高的前 20% 分块时，阳性区域覆盖率中位数约 0.93；良性切片平均需复核分块数下降约四成。样本量偏小，结论仅作方法验证。
• 下一步：引入切片级聚合与不确定度估计，把“是否递交复核”和“先看哪里”分开评估，并补充跨中心数据的稳定性测试。