该文综述深度学习在数字病理学中的应用，涵盖组织学染色标准化、黑色素瘤细胞分类、乳腺癌基因表达预测、前列腺癌Gleason分级、大肠癌分级及细胞核分割等任务。研究采用图神经网络、卷积网络和弱监督学习，结合放射学与形态学特征，提升诊断准确性和计算效率，为肿瘤预后与异质性分析提供新方法。