Cell | 从2D到3D：TriPath技术引领病理学诊断进入三维时代

引言病理学是连接基础医学与临床治疗的桥梁，其对疾病的诊断和治疗策略的制定起着至关重要的作用。传统的病理学诊断主要依赖于对组织切片的二维（2D）观察，但这种方法往往无法全面反映组织的三维（3D）结构和复杂性。随着科技的进步，3D病理学技术的兴起为病理诊断领域带来了革命性的变化，它能够更立体、更全面地观察和分析组织样本，从而为临床提供更为精确的诊断信息。5月9日，Cell杂志发表了一篇关于3D病理学深度学习平台TriPath的研究“Analysis of 3D pathology samples using weakly supervised AI”，该研究由Andrew H. Song、Mane Williams、Drew F.K. Williamson等人共同完成。TriPath平台通过深度学习技术，能够处理和分析3D组织体积数据，有效预测临床结果，为患者预后提供了新的视角。这项研究不仅展示了3D病理学在临床应用中的潜力，更为病理学诊断的 ………………………………