استفاده از هوش مصنوعی در پاتولوژی یکی از مهم‌ترین تحولات مهم چند دهه در حوزه‌ی تشخیص و درمان سرطان به شمار می‌رود. پیش از فراگیری هوش مصنوعی، تشخیص بیماری‌ها کاملاً متکی به روش‌های هیستوپاتولوژیک سنتی بود؛ روش‌هایی که شامل بررسی دستی نمونه‌های بافتی زیر میکروسکوپ می‌شدند. هر چند این روش‌ها،‌پایه و اساس تشخیص‌های پاتولوژیک را تشکیل می‌داد، اما به دلیل تفسیر انسانی، با محدودیت‌هایی همچون ذهنی بودن و تفاوت در نتایج مواجه بود.

با پیشرفت فناوری، پاتولوژی دیجیتال ظهور کرد و امکان اسکن لام‌های شیشه‌ای و تبدیل آن‌ها به تصاویر دیجیتال با کیفیت بالا را فراهم ساخت. این تحول، مسیر را برای به‌کارگیری ابزارهای کمکی رایانه‌ای و سپس الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هموار کرد. این الگوریتم‌ها دقت تحلیل نمونه‌های بافتی را افزایش داده و به پاتولوژیست‌ها در تشخیص‌های دقیق‌تر و سریع‌تر کمک کردند.

علاوه بر این پیشرفت‌ها، نیاز فزاینده به پزشکی دقیق (Precision Medicine) و درک بهتر از پیچیدگی‌های زیستی سرطان، منجر به توسعه الگوریتم‌های پیشرفته‌تری شد که توانایی تحلیل حجم انبوهی از داده‌های پاتولوژیک را دارند. سیستم‌های هوش مصنوعی نه تنها دقت تشخیص را بهبود بخشیده‌اند، بلکه امکان طراحی درمان‌های شخصی‌سازی‌شده و پیش‌بینی پاسخ بیماران به درمان را نیز فراهم کرده‌اند.