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    病理學進入數字病理時代 AI將重構產業

    發布日期:2021-07-08 作者:

    近年來,人工智能與智慧醫學成為醫學界乃至全社會熱議的話題。其中,醫療影像與人工智能的結合正在發生。而病理向來是醫療領域的“金標準”,病理診斷是對疾病下最終判斷的環節。人工智能與病理結合能擦出怎樣的火花?

    數字病理打破病理診斷發展瓶頸

    隨著癌癥患者的飛速增長,同時由于對病理醫生的技術性要求高、培養周期長等因素,目前我國病理診斷面臨著醫療資源分布不均、醫生數量嚴重缺乏、水平參差不齊等難題。數字病理的出現有效節省了醫院病理科的人力、時間成本,提高病理診斷的質量和效率,在一定程度上緩解了病理科的發展困境。

    “病理學已經進入數字病理時代。隨著腫瘤發病率和病理科工作量不斷遞增,未來對數字病理的需求巨大。”中華醫學會病理學分會副主任委員、河北醫科大學第二醫院病理科業務主任張祥宏表示,“數字病理的推廣應用不但能減輕病理醫生的工作負擔,還能提高我國醫療欠發達地區的診斷水平和操作規范,是病理科發展的必然趨勢。


    數字病理,全景共聚焦掃描系統


    從病理到數字病理,再到AI+數字病理

    病理學主要依賴顯微鏡下人眼的觀察。通過人眼辨識癌細胞,基于其細胞核、細胞質和細胞膜等明顯相似特性(顏色、密度和大小形狀等)及其區域邊界的細微變化特征進行判斷。在數字切片問世前,醫生需要長期觀察顯微鏡,工作量之大可想而知。

    數字切片則是由離散像素組成的圖像,各種特征可以在顯示器上準確計算出來。這一技術的確大大方便了病理醫生的審片。盡管如此,一張合格的病理玻片最少包含5000個細胞,多則幾萬個細胞。對于病理醫生來說,區別是從顯微鏡上尋找目標轉變為在顯示器上尋找目標,一百步笑五十步而已。

    AI技術的引入可以極大程度地解決這個問題。有深度學習支撐的人工智能能夠以迅速、標準化的方式處理醫學影像,對可疑影像進行勾畫、渲染,并以結構化的語言提出建議。

    這些工作精力消耗大,重復性高,而AI不受制于工作性質。實踐證明,在AI的幫助下,病理醫生不僅可以提高診斷效率、減輕工作量;還能改善病理醫生工作環境,最終降低誤診、漏診率。

    AI輔助病理醫生實現精準診斷

    正如前面所說,病理診斷是疾病診斷中的“金標準”。尤其是在腫瘤確診中,病理診斷極其重要。基本上可以說,病理診斷水平很大程度上決定了醫院診療水平。通常疾病的第一份診斷報告都出自病理診斷。因此,臨床醫生對于患者做出的治療措施,80%受病理學報告的影響。

    數字顯微設備可以對整張病理切片進行高質量全數字化掃描,形成數字切片后經AI實現動態觀察和輔助診斷,篩除大量陰性數據,降低病理醫生的閱片量。使其可以花更多的時間在疑似陽性的數據及更棘手的病例上。懷疑存在腫瘤的患者,不論疾病的具體癥狀是表現出良性特征還是惡性特征,都可進行數字病理檢查。


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