组织病理学图像的机器学习算法正变得越来越复杂。从检测和分类细胞和组织，到预测生物标志物和患者预后。任务的复杂程度依赖于病理学家对组织中特定特征的注释。但生物标记物和结果更为复杂。算法必须在没有任何组织的区域或其外观特征是重要的先验知识的情况下解码大型的整个图像图像。 使用癌症分期，分子特征或临床变量已经可以完成风险分层。然而，改善预后见解是研究的活跃领域。预后指的是患者接受标准治疗后可能发生的结...