计算病理（CPATH）是一种具有关于组织病理研究的新兴领域，通过计算和分析组织载玻片的数字化高分辨率图像的处理算法。CPATH最近的深度学习的发展已经成功地利用了组织学图像中的原始像素数据的纯粹体积，以预测诊断域，预测，治疗敏感性和患者分层中的目标参数 - 覆盖新数据驱动的AI时代的承诺既组织病理学和肿瘤。使用作为燃料和作为发动机的燃料和AI的数据，CPATH算法准备好用于起飞和最终发射到临床和药物轨道中。在本文中，我们讨论了CPATH限制和相关挑战，使读者能够区分HIPE的希望，并为未来的研究提供指示，以克服这个崭露头角领域的一些主要挑战，以使其发射到两个轨道上。

如今，人工智能（AI）已成为临床和远程医疗保健应用程序的基本组成部分，但是最佳性能的AI系统通常太复杂了，无法自我解释。可解释的AI（XAI）技术被定义为揭示系统的预测和决策背后的推理，并且在处理敏感和个人健康数据时，它们变得更加至关重要。值得注意的是，XAI并未在不同的研究领域和数据类型中引起相同的关注，尤其是在医疗保健领域。特别是，许多临床和远程健康应用程序分别基于表格和时间序列数据，而XAI并未在这些数据类型上进行分析，而计算机视觉和自然语言处理（NLP）是参考应用程序。为了提供最适合医疗领域表格和时间序列数据的XAI方法的概述，本文提供了过去5年中文献的审查，说明了生成的解释的类型以及为评估其相关性所提供的努力和质量。具体而言，我们确定临床验证，一致性评估，客观和标准化质量评估以及以人为本的质量评估作为确保最终用户有效解释的关键特征。最后，我们强调了该领域的主要研究挑战以及现有XAI方法的局限性。

Molecular and genomic properties are critical in selecting cancer treatments to target individual tumors, particularly for immunotherapy. However, the methods to assess such properties are expensive, time-consuming, and often not routinely performed. Applying machine learning to H&E images can provide a more cost-effective screening method. Dozens of studies over the last few years have demonstrated that a variety of molecular biomarkers can be predicted from H&E alone using the advancements of deep learning: molecular alterations, genomic subtypes, protein biomarkers, and even the presence of viruses. This article reviews the diverse applications across cancer types and the methodology to train and validate these models on whole slide images. From bottom-up to pathologist-driven to hybrid approaches, the leading trends include a variety of weakly supervised deep learning-based approaches, as well as mechanisms for training strongly supervised models in select situations. While results of these algorithms look promising, some challenges still persist, including small training sets, rigorous validation, and model explainability. Biomarker prediction models may yield a screening method to determine when to run molecular tests or an alternative when molecular tests are not possible. They also create new opportunities in quantifying intratumoral heterogeneity and predicting patient outcomes.

计算机辅助方法为诊断和预测脑疾病显示了附加的价值，因此可以支持临床护理和治疗计划中的决策。本章将洞悉方法的类型，其工作，输入数据（例如认知测试，成像和遗传数据）及其提供的输出类型。我们将专注于诊断的特定用例，即估计患者的当前“状况”，例如痴呆症的早期检测和诊断，对脑肿瘤的鉴别诊断以及中风的决策。关于预测，即对患者的未来“状况”的估计，我们将缩小用例，例如预测多发性硬化症中的疾病病程，并预测脑癌治疗后患者的结局。此外，根据这些用例，我们将评估当前的最新方法，并强调当前对这些方法进行基准测试的努力以及其中的开放科学的重要性。最后，我们评估了计算机辅助方法的当前临床影响，并讨论了增加临床影响所需的下一步。

机器学习（ML）系统的开发和部署可以用现代工具轻松执行，但该过程通常是匆忙和意思是结束的。缺乏勤奋会导致技术债务，范围蠕变和未对准的目标，模型滥用和失败，以及昂贵的后果。另一方面，工程系统遵循明确定义的流程和测试标准，以简化高质量，可靠的结果的开发。极端是航天器系统，其中关键任务措施和鲁棒性在开发过程中根深蒂固。借鉴航天器工程和ML的经验（通过域名通过产品的研究），我们开发了一种经过验证的机器学习开发和部署的系统工程方法。我们的“机器学习技术准备水平”（MLTRL）框架定义了一个原则的过程，以确保强大，可靠和负责的系统，同时为ML工作流程流线型，包括来自传统软件工程的关键区别。 MLTRL甚至更多，MLTRL为跨团队和组织的人们定义了一个人工智能和机器学习技术的人员。在这里，我们描述了通过生产化和部署在医学诊断，消费者计算机视觉，卫星图像和粒子物理学等领域，以通过生产和部署在基本研究中开发ML方法的几个现实世界使用情况的框架和阐明。

随着物联网，AI和ML/DL算法的出现，数据驱动的医疗应用已成为一种有前途的工具，用于从医学数据设计可靠且可扩展的诊断和预后模型。近年来，这引起了从学术界到工业的广泛关注。这无疑改善了医疗保健提供的质量。但是，由于这些基于AI的医疗应用程序在满足严格的安全性，隐私和服务标准（例如低延迟）方面的困难，因此仍然采用较差。此外，医疗数据通常是分散的和私人的，这使得在人群之间产生强大的结果具有挑战性。联邦学习（FL）的最新发展使得以分布式方式训练复杂的机器学习模型成为可能。因此，FL已成为一个积极的研究领域，尤其是以分散的方式处理网络边缘的医疗数据，以保护隐私和安全问题。为此，本次调查论文重点介绍了数据共享是重大负担的医疗应用中FL技术的当前和未来。它还审查并讨论了当前的研究趋势及其设计可靠和可扩展模型的结果。我们概述了FL将军的统计问题，设备挑战，安全性，隐私问题及其在医疗领域的潜力。此外，我们的研究还集中在医疗应用上，我们重点介绍了全球癌症的负担以及有效利用FL来开发计算机辅助诊断工具来解决这些诊断工具。我们希望这篇评论是一个检查站，以彻底的方式阐明现有的最新最新作品，并为该领域提供开放的问题和未来的研究指示。

抗微生物抗性（AMR）是日益增长的公共卫生威胁，估计每年造成超过1000万人死亡，在现状预测下，到2050年，全球经济损失了100万亿美元。这些损失主要是由于治疗失败的发病率和死亡率增加，医疗程序中的AMR感染以及归因于AMR的生活质量损失所致。已经提出了许多干预措施来控制AMR的发展并减轻其传播带来的风险。本文回顾了细菌AMR管理和控制的关键方面，这些方面可以利用人工智能，机器学习以及数学和统计建模等数据技术，这些领域在本世纪已经快速发展。尽管数据技术已成为生物医学研究的组成部分，但它们对AMR管理的影响仍然很小。我们概述了使用数据技术来打击AMR，详细介绍了四个互补类别的最新进展：监视，预防，诊断和治疗。我们在生物医学研究，临床实践和“一个健康”背景下使用数据技术提供了有关当前AMR控制方法的概述。我们讨论了数据技术的潜在影响和挑战在高收入和中等收入国家中面临的实施，并建议将这些技术更容易地整合到医疗保健和公共卫生中所需的具体行动，并建议使用具体的行动部门。

随着全球人口越来越多的人口驱动世界各地的快速城市化，有很大的需要蓄意审议值得生活的未来。特别是，随着现代智能城市拥抱越来越多的数据驱动的人工智能服务，值得记住技术可以促进繁荣，福祉，城市居住能力或社会正义，而是只有当它具有正确的模拟补充时（例如竭尽全力，成熟机构，负责任治理）;这些智能城市的最终目标是促进和提高人类福利和社会繁荣。研究人员表明，各种技术商业模式和特征实际上可以有助于极端主义，极化，错误信息和互联网成瘾等社会问题。鉴于这些观察，解决了确保了诸如未来城市技术基岩的安全，安全和可解释性的哲学和道德问题，以为未来城市的技术基岩具有至关重要的。在全球范围内，有能够更加人性化和以人为本的技术。在本文中，我们分析和探索了在人以人为本的应用中成功部署AI的安全，鲁棒性，可解释性和道德（数据和算法）挑战的关键挑战，特别强调这些概念/挑战的融合。我们对这些关键挑战提供了对现有文献的详细审查，并分析了这些挑战中的一个可能导致他人的挑战方式或帮助解决其他挑战。本文还建议了这些域的当前限制，陷阱和未来研究方向，以及如何填补当前的空白并导致更好的解决方案。我们认为，这种严谨的分析将为域名的未来研究提供基准。

过去十年已经看到人工智能（AI）的显着进展，这导致了用于解决各种问题的算法。然而，通过增加模型复杂性并采用缺乏透明度的黑匣子AI模型来满足这种成功。为了响应这种需求，已经提出了说明的AI（Xai）以使AI更透明，从而提高关键结构域中的AI。虽然有几个关于Xai主题的Xai主题的评论，但在Xai中发现了挑战和潜在的研究方向，这些挑战和研究方向被分散。因此，本研究为Xai组织的挑战和未来的研究方向提出了系统的挑战和未来研究方向：（1）基于机器学习生命周期的Xai挑战和研究方向，基于机器的挑战和研究方向阶段：设计，开发和部署。我们认为，我们的META调查通过为XAI地区的未来探索指导提供了XAI文学。

信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件，具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据，图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能，数据驱动，信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述，旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题，从基础到工业研究，以简明的主题部分组织，反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外，它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。

机器学习透明度（ML），试图揭示复杂模型的工作机制。透明ML承诺推进人为因素在目标用户中以人为本的人体目标的工程目标。从以人为本的设计视角，透明度不是ML模型的属性，而是一种能力，即算法与用户之间的关系;因此，与用户的迭代原型和评估对于获得提供透明度的充足解决方案至关重要。然而，由于有限的可用性和最终用户，遵循了医疗保健和医学图像分析的人以人为本的设计原则是具有挑战性的。为了调查医学图像分析中透明ML的状态，我们对文献进行了系统审查。我们的评论在医学图像分析应用程序的透明ML的设计和验证方面揭示了多种严重的缺点。我们发现，大多数研究到达迄今为止透明度作为模型本身的属性，类似于任务性能，而不考虑既未开发也不考虑最终用户也不考虑评估。此外，缺乏用户研究以及透明度声明的偶发验证将当代研究透明ML的医学图像分析有可能对用户难以理解的风险，因此临床无关紧要。为了缓解即将到来的研究中的这些缺点，同时承认人以人为中心设计在医疗保健中的挑战，我们介绍了用于医学图像分析中的透明ML系统的系统设计指令。 Intrult指南建议形成的用户研究作为透明模型设计的第一步，以了解用户需求和域要求。在此过程之后，会产生支持设计选择的证据，最终增加了算法提供透明度的可能性。

肺癌是全球癌症死亡的主要原因，肺腺癌是最普遍的肺癌形式。 EGFR阳性肺腺癌已被证明对TKI治疗的反应率很高，这是肺癌分子测试的基本性质。尽管目前的指南考虑必要测试，但很大一部分患者并未常规化，导致数百万的人未接受最佳治疗肺癌。测序是EGFR突变分子测试的黄金标准，但是结果可能需要数周的时间才能回来，这在时间限制的情况下并不理想。能够快速，便宜地检测EGFR突变的替代筛查工具的开发，同时保存组织以进行测序可以帮助减少受比较治疗的患者的数量。我们提出了一种多模式方法，该方法将病理图像和临床变量整合在一起，以预测EGFR突变状态，迄今为止最大的临床队列中的AUC为84％。这样的计算模型可以以很少的额外成本进行大部分部署。它的临床应用可以减少中国接受亚最佳治疗的患者数量53.1％，在美国将高达96.6％的患者减少96.6％。

Explainable Artificial Intelligence (XAI) is transforming the field of Artificial Intelligence (AI) by enhancing the trust of end-users in machines. As the number of connected devices keeps on growing, the Internet of Things (IoT) market needs to be trustworthy for the end-users. However, existing literature still lacks a systematic and comprehensive survey work on the use of XAI for IoT. To bridge this lacking, in this paper, we address the XAI frameworks with a focus on their characteristics and support for IoT. We illustrate the widely-used XAI services for IoT applications, such as security enhancement, Internet of Medical Things (IoMT), Industrial IoT (IIoT), and Internet of City Things (IoCT). We also suggest the implementation choice of XAI models over IoT systems in these applications with appropriate examples and summarize the key inferences for future works. Moreover, we present the cutting-edge development in edge XAI structures and the support of sixth-generation (6G) communication services for IoT applications, along with key inferences. In a nutshell, this paper constitutes the first holistic compilation on the development of XAI-based frameworks tailored for the demands of future IoT use cases.

数据分析方法的组合，提高计算能力和改进的传感器可以实现定量颗粒状，基于细胞的分析。我们描述了与组织解释和调查AI方法有关的丰富应用挑战集，目前用于应对这些挑战。我们专注于一类针对性的人体组织分析 - 组织病理学 - 旨在定量表征疾病状态，患者结果预测和治疗转向。

深度学习属于人工智能领域，机器执行通常需要某种人类智能的任务。类似于大脑的基本结构，深度学习算法包括一种人工神经网络，其类似于生物脑结构。利用他们的感官模仿人类的学习过程，深入学习网络被送入（感官）数据，如文本，图像，视频或声音。这些网络在不同的任务中优于最先进的方法，因此，整个领域在过去几年中看到了指数增长。这种增长在过去几年中每年超过10,000多种出版物。例如，只有在医疗领域中的所有出版物中覆盖的搜索引擎只能在Q3 2020中覆盖所有出版物的子集，用于搜索术语“深度学习”，其中大约90％来自过去三年。因此，对深度学习领域的完全概述已经不可能在不久的将来获得，并且在不久的将来可能会难以获得难以获得子场的概要。但是，有几个关于深度学习的综述文章，这些文章专注于特定的科学领域或应用程序，例如计算机愿景的深度学习进步或在物体检测等特定任务中进行。随着这些调查作为基础，这一贡献的目的是提供对不同科学学科的深度学习的第一个高级，分类的元调查。根据底层数据来源（图像，语言，医疗，混合）选择了类别（计算机愿景，语言处理，医疗信息和其他工程）。此外，我们还审查了每个子类别的常见架构，方法，专业，利弊，评估，挑战和未来方向。

如今，由于最近在人工智能（AI）和机器学习（ML）中的近期突破，因此，智能系统和服务越来越受欢迎。然而，机器学习不仅满足软件工程，不仅具有有希望的潜力，而且还具有一些固有的挑战。尽管最近的一些研究努力，但我们仍然没有明确了解开发基于ML的申请和当前行业实践的挑战。此外，目前尚不清楚软件工程研究人员应将其努力集中起来，以更好地支持ML应用程序开发人员。在本文中，我们报告了一个旨在了解ML应用程序开发的挑战和最佳实践的调查。我们合成从80名从业者（以不同的技能，经验和应用领域）获得的结果为17个调查结果;概述ML应用程序开发的挑战和最佳实践。参与基于ML的软件系统发展的从业者可以利用总结最佳实践来提高其系统的质量。我们希望报告的挑战将通知研究界有关需要调查的主题，以改善工程过程和基于ML的申请的质量。

尽管有无数的同伴审查的论文，证明了新颖的人工智能（AI）基于大流行期间的Covid-19挑战的解决方案，但很少有临床影响。人工智能在Covid-19大流行期间的影响因缺乏模型透明度而受到极大的限制。这种系统审查考察了在大流行期间使用可解释的人工智能（Xai）以及如何使用它可以克服现实世界成功的障碍。我们发现，Xai的成功使用可以提高模型性能，灌输信任在最终用户，并提供影响用户决策所需的值。我们将读者介绍给常见的XAI技术，其实用程序以及其应用程序的具体例子。 XAI结果的评估还讨论了最大化AI的临床决策支持系统的价值的重要步骤。我们说明了Xai的古典，现代和潜在的未来趋势，以阐明新颖的XAI技术的演变。最后，我们在最近出版物支持的实验设计过程中提供了建议的清单。潜在解决方案的具体示例也解决了AI解决方案期间的共同挑战。我们希望本次审查可以作为提高未来基于AI的解决方案的临床影响的指导。

Data-driven Machine Learning has emerged as a promising approach for building accurate and robust statistical models from medical data, which is collected in huge volumes by modern healthcare systems. Existing medical data is not fully exploited by ML primarily because it sits in data silos and privacy concerns restrict access to this data. However, without access to sufficient data, ML will be prevented from reaching its full potential and, ultimately, from making the transition from research to clinical practice. This paper considers key factors contributing to this issue, explores how Federated Learning (FL) may provide a solution for the future of digital health and highlights the challenges and considerations that need to * Disclaimer: The opinions expressed herein are those of the authors and do not necessarily represent those of the institutions they are affiliated with, e.g. the U.S. Department of Health and Human Services or the National Institutes of Health. This is a pre-print version of https://www.nature.com/articles/s41746-020-00323-1 be addressed.

Artificial Intelligence (AI) has become commonplace to solve routine everyday tasks. Because of the exponential growth in medical imaging data volume and complexity, the workload on radiologists is steadily increasing. We project that the gap between the number of imaging exams and the number of expert radiologist readers required to cover this increase will continue to expand, consequently introducing a demand for AI-based tools that improve the efficiency with which radiologists can comfortably interpret these exams. AI has been shown to improve efficiency in medical-image generation, processing, and interpretation, and a variety of such AI models have been developed across research labs worldwide. However, very few of these, if any, find their way into routine clinical use, a discrepancy that reflects the divide between AI research and successful AI translation. To address the barrier to clinical deployment, we have formed MONAI Consortium, an open-source community which is building standards for AI deployment in healthcare institutions, and developing tools and infrastructure to facilitate their implementation. This report represents several years of weekly discussions and hands-on problem solving experience by groups of industry experts and clinicians in the MONAI Consortium. We identify barriers between AI-model development in research labs and subsequent clinical deployment and propose solutions. Our report provides guidance on processes which take an imaging AI model from development to clinical implementation in a healthcare institution. We discuss various AI integration points in a clinical Radiology workflow. We also present a taxonomy of Radiology AI use-cases. Through this report, we intend to educate the stakeholders in healthcare and AI (AI researchers, radiologists, imaging informaticists, and regulators) about cross-disciplinary challenges and possible solutions.

随着各种公开的AI伦理原则的共识，差距仍然可以随时采用设计和开发负责任的AI系统。我们研究了来自澳大利亚国家科学研究机构（CSIRO）的研究人员和工程师的实践和经验，他们参与设计和开发AI系统的一系列目的。半结构化访谈用于检查参与者的做法如何与澳大利亚政府提出的一套高级AI伦理原则涉及并对齐。原则包括：隐私保护和安全，可靠性和安全性，透明度和解释性，公平性，竞争性，责任，人以人为本的价值观和人类，社会与环境福祉。研究了研究人员和工程师的见解以及在原则的实际应用中为它们提供的挑战。最后，提供了一系列组织响应，以支持实施高级AI道德原则。