數(shù)字病理+人工智能，推動精準診斷新發(fā)展
年來，人工智能與智慧醫(yī)學成為醫(yī)學界、乃至全社會熱議的話題。其中，醫(yī)療影像與人工智能的結合正在發(fā)生。而病理向來是醫(yī)療領域的“金標準”，病理診斷是對疾病下終判斷的環(huán)節(jié)。人工智能與病理結合能擦出怎樣的火花呢？在日前召開的中華醫(yī)學會病理學分會第二十三次學術會議暨第七屆中國病理年會，中華醫(yī)學會病理學分會主任委員步宏教授指出：“大力發(fā)展數(shù)字病理是本屆中華醫(yī)學會病理學分會的工作重點之一。在加快數(shù)字病理網絡平臺建設和應用的同時，學會還將組織討論數(shù)字病理發(fā)展共識，推動人工智能在數(shù)字病理中的應用價值，重視其在輔助、優(yōu)化病理診斷中所扮演的重要角色。”
中華醫(yī)學會病理學分會主任委員 步宏教授
數(shù)字病理打破病理診斷發(fā)展瓶頸
隨著癌癥患者的飛速增長，同時由于對病理醫(yī)生的技術性要求高、培養(yǎng)周期長等因素，目前我國病理診斷面臨著醫(yī)療資源分布不均、醫(yī)生數(shù)量嚴重缺乏、水平參差不齊等難題。數(shù)字病理的出現(xiàn)有效節(jié)省了醫(yī)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(fā)展困境。
在數(shù)字病理中，將切片數(shù)字化是基礎、關鍵的一步。全視野的數(shù)字化切片/全切片數(shù)字化圖像（whole slide image，簡稱WSI）通過全自動顯微鏡或光學放大系統(tǒng)掃描采集得到高分辨數(shù)字圖像，再應用計算機對得到的圖像自動進行高精度多視野無縫隙拼接和處理，獲得優(yōu)質的可視化數(shù)據(jù)以應用于病理學的各個領域[1]。
“病理學已經進入數(shù)字病理時代。隨著腫瘤發(fā)病率和病理科工作量不斷遞增，未來對數(shù)字病理的需求巨大。”中華醫(yī)學會病理學分會副主任委員、河北醫(yī)科大學第二醫(yī)院病理科業(yè)務主任張祥宏教授表示，“數(shù)字病理的推廣應用不但能減輕病理醫(yī)生的工作負擔，還能提高我國醫(yī)療欠發(fā)達地區(qū)的診斷水平和操作規(guī)范，是病理科發(fā)展的必然趨勢?！?/p>
中華醫(yī)學會病理學分會副主任委員、河北醫(yī)科大學第二醫(yī)院病理科業(yè)務主任 張祥宏教授
步宏教授提出，數(shù)字病理的發(fā)展分為三個階段。第一階段：基于全玻片數(shù)字掃描技術，將傳統(tǒng)玻片上的全部圖像信息進行數(shù)字化，形成數(shù)字化切片，可以通過計算機顯示器進行閱片，完成對傳統(tǒng)顯微鏡閱片形式的替代。結合計算機存儲及網絡傳輸技術，抵消切片信息傳遞中物理空間與時間的限制，可以開展基于互聯(lián)網的病理遠程會診和冰凍切片遠程診斷等。數(shù)字病理發(fā)展第二階段：基于高通量與快速WSI技術，病理科將所有常規(guī)切片全部制作成數(shù)字切片整合進入日常工作流，實現(xiàn)數(shù)字切片首診，數(shù)字化報告和數(shù)字切片存檔，從而實現(xiàn)病理過程全流程的數(shù)字化質控和管理的全數(shù)字化病理科。結合互聯(lián)網技術，建立區(qū)域性網絡病理診斷平臺，形成打破地域限制的“大病理科”或“云病理科”。數(shù)字病理發(fā)展第三階段：在全數(shù)字病理科的基礎上，存檔的數(shù)字化切片的形成了豐富的數(shù)據(jù)集，當這些數(shù)據(jù)集與人工智能（AI）等新興的計算機算法和計算機強大的運算能力相結合后，將會產生大量用于數(shù)字切片的輔助診斷軟件，計算機能夠自動檢測數(shù)字切片中的病變區(qū)域并定量評估各項指標，幫助病理醫(yī)生做出快速、準確、重復性高的病理診斷。在這個階段計算機輔助診斷軟件將逐漸成為病理醫(yī)生日常診斷中不可缺少的工具[2]。
人工智能輔助病理醫(yī)生實現(xiàn)精準診斷
谷歌AlphaGo戰(zhàn)勝了韓國棋手李世石，那么，人工智能與中國的病理醫(yī)生比拼“讀片”，誰將更勝一籌？在第七屆中國病理年會期間舉辦的“2017病理圖像診斷人機挑戰(zhàn)賽”上，羅氏診斷、華西醫(yī)院病理教研實驗室、成都知識視覺科技有限公司合作的輔助診斷乳腺癌的人工智能系統(tǒng)作為參賽選手之一，與10位資深病理醫(yī)生同場競技。參賽選手需要在30分鐘內完成10張乳腺浸潤性導管癌（IDC）數(shù)字切片的Ki67陽性占比計數(shù)，要求精確到1%。這10張切片經羅氏診斷Ventana數(shù)字病理掃描儀進行掃描上傳，挑戰(zhàn)賽以賽前特邀病理醫(yī)生的純手工計數(shù)結果作為評分標準。
此次參賽的人工智能系統(tǒng)采用新的基于人工神經網絡的計算機圖像分析技術可快速找出所有浸潤性導管癌區(qū)域并將該區(qū)域自動標注，并結合免疫組化圖像，自動檢測出IDC區(qū)域中的所有Ki67陽性及陰性細胞，計數(shù)統(tǒng)計Ki67評分。
比賽現(xiàn)場
10位病理醫(yī)師的得分懸殊較大，AI的平均得分為98.9分，耗時22分鐘，僅次于來自于河北醫(yī)科大學李月紅教授。終，河北醫(yī)科大學第二醫(yī)院病理科李月紅教授以99分榮獲此次挑戰(zhàn)賽一等獎，并成為唯一一位超過人工智能（98.9分）的病理醫(yī)生?？哲娷娽t(yī)大學西京醫(yī)院病理科主任王哲教授點評道：“人工智能在定量診斷上具有一定的優(yōu)勢。日常工作中，病理醫(yī)生往往沒有時間對每一張病理切片都進行仔細地分析計數(shù)。人工智能可以幫助病理醫(yī)生分擔很多此類重復、機械性的工作內容，讓病理醫(yī)生有時間去完成更具有挑戰(zhàn)的工作。未來，人工智能將輔助病理醫(yī)生，進一步提高病理診斷的效率與可靠度?！?nbsp;
空軍軍醫(yī)大學西京醫(yī)院病理科主任 王哲教授
羅氏診斷Ventana研發(fā)部副總裁Joachim Schmid博士表示：“作為全球體外診斷領域的領導者，羅氏診斷始終致力于研發(fā)前沿的診斷技術。在人工智能輔助診斷方面，羅氏診斷在乳腺癌的主要指標的算法分析已經得到國內外的認證，未來還將擴展到胃癌、結直腸癌和肺癌等領域，同時不斷開發(fā)可量化、數(shù)字化的診斷新指標，為精準診斷打下基礎，為患者帶來更大獲益?！?nbsp;
羅氏診斷Ventana研發(fā)部副總裁 Joachim Schmid博士
合照
