近年来，人工智能技术在医学影像学与病理学领域展现出巨大的应用潜力。作为数字化技术的重要成果，数字病理学通过将传统玻片转化为高分辨率数字图像，并结合人工智能技术进行深度分析，实现了病理诊断流程优化与效率提升。肾细胞癌(renal cell carcinoma,RCC)是最常见的肾脏恶性肿瘤，精准的RCC病理诊断将有助于实施个体化靶向治疗。目前，数字病理学不仅广泛应用于RCC组织病理学诊断和亚型分类，更延伸至肿瘤分级评估、分子特征解析和预后风险预测等关键环节。基于深度学习的图像分析技术能够实现RCC病理图像的精准识别、亚型分类及预后预测；同时，人工智能多模态融合技术的应用也显著提高了RCC的诊断准确率。然而，人工智能在RCC病理诊断中的实际应用仍面临多重挑战，包括数据标准化不足、模型可解释性欠佳和多中心验证体系尚不完善等问题。尽管如此，人工智能仍有望成为革新RCC临床诊疗模式的关键技术支撑。