随着时代的进步、科技的发展，现在正是智慧病理行业发展的关键时刻。随着病理行业“四化”进程的不断推进、数字病理设备的国产化、病理数据的不断积累、企业多种灵活商业模式的探索以及摩尔定律下存储成本的不断降低，都为智慧病理进一步发展成熟提供了支撑。其整合式病理智慧辅助诊断，则是下一代诊断病理学（Next-generation diagnostic pathology, NGDP）的核心内涵，只有对底层的数据进行有效的管理与存储才能为智慧病理的发展提供更进一步的动力。
目前数据问题是限制当前病理AI行业发展的最大壁垒。而病理AI软件算法模型开发需要大量优质训练数据，但病理AI行业的数据面临质和量的双重挑战，优质且大量的训练数据难以获得。为了对这些数据进行有效的管理以及为前端业务提供数据支撑，满足对数据存储的需求，且数字病理图像是需要按照一定的规则进行存储，以便业务进行后续的访问、处理和分析。而对象存储满足图像检索、筛选、比较和归档等功能，可以很好的为数字病理图像的存储和管理提供强有力的支撑。且对象存储实现切片数字化后，物理切片可以以数字图片的形式进行永久性存储。
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