在计算病理学中导航报告指南环境：一篇综述

新的人工智能(AI)发现的应用正在变革医疗研究。然而，在这一仍在演进的领域，报告标准参差不齐，导致潜在的研究浪费。本工作的目的是突出计算病理学领域研究人员可用的资源和报告指南。我们对 EQUATOR Network 报告指南及扩展库进行了系统性检索（截至 2022 年 8 月）以识别适用资源。使用了纳入与排除标准，并根据研究的不同阶段和一系列研究类型对指南的实用性进行了筛选。条目被汇编以创建摘要，便于识别有用资源和指南。我们识别出超过 70 项适用于病理学 AI 研究的已发表资源。指南被划分为关键类别，反映了当前 AI 研究的研究类型和目标领域：文献与研究优先事项、发现、临床试验、实施以及实施后与指南。还突出了在研究多个阶段有用以及当前正在开发的指南。我们开发了带有这些组别指南链接的汇总表，以协助从事癌症 AI 研究的研究人员进行完整的研究报告。可重复性和研究浪费问题是 AI 研究中公认的问题。报告指南可用作模板，以确保期刊文章和摘要中包含复现研究所需的基本信息。报告指南对许多研究类型可用且有用，但需提高认知以鼓励研究人员使用它们以及期刊采纳它们。本综述及资源汇总向研究人员突出了指南，旨在改善报告的完整性。