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病理学进入数字病理时代 AI将重构产业

发布日期:2021-07-08 编辑:

近年来,人工智能与智慧医学成为医学界乃至全社会热议的话题。其中,医疗影像与人工智能的结合正在发生。而病理向来是医疗领域的“金标准”,病理诊断是对疾病下最终判断的环节。人工智能与病理结合能擦出怎样的火花?

数字病理打破病理诊断发展瓶颈

随着癌症患者的飞速增长,同时由于对病理医生的技术性要求高、培养周期长等因素,目前我国病理诊断面临着医疗资源分布不均、医生数量严重缺乏、水平参差不齐等难题。数字病理的出现有效节省了医院病理科的人力、时间成本,提高病理诊断的质量和效率,在一定程度上缓解了病理科的发展困境。

“病理学已经进入数字病理时代。随着肿瘤发病率和病理科工作量不断递增,未来对数字病理的需求巨大。”中华医学会病理学分会副主任委员、河北医科大学第二医院病理科业务主任张祥宏表示,“数字病理的推广应用不但能减轻病理医生的工作负担,还能提高我国医疗欠发达地区的诊断水平和操作规范,是病理科发展的必然趋势。


数字病理,全景共聚焦扫描系统


从病理到数字病理,再到AI+数字病理

病理学主要依赖显微镜下人眼的观察。通过人眼辨识癌细胞,基于其细胞核、细胞质和细胞膜等明显相似特性(颜色、密度和大小形状等)及其区域边界的细微变化特征进行判断。在数字切片问世前,医生需要长期观察显微镜,工作量之大可想而知。

数字切片则是由离散像素组成的图像,各种特征可以在显示器上准确计算出来。这一技术的确大大方便了病理医生的审片。尽管如此,一张合格的病理玻片最少包含5000个细胞,多则几万个细胞。对于病理医生来说,区别是从显微镜上寻找目标转变为在显示器上寻找目标,一百步笑五十步而已。

AI技术的引入可以极大程度地解决这个问题。有深度学习支撑的人工智能能够以迅速、标准化的方式处理医学影像,对可疑影像进行勾画、渲染,并以结构化的语言提出建议。

这些工作精力消耗大,重复性高,而AI不受制于工作性质。实践证明,在AI的帮助下,病理医生不仅可以提高诊断效率、减轻工作量;还能改善病理医生工作环境,最终降低误诊、漏诊率。

AI辅助病理医生实现精准诊断

正如前面所说,病理诊断是疾病诊断中的“金标准”。尤其是在肿瘤确诊中,病理诊断极其重要。基本上可以说,病理诊断水平很大程度上决定了医院诊疗水平。通常疾病的第一份诊断报告都出自病理诊断。因此,临床医生对于患者做出的治疗措施,80%受病理学报告的影响。

数字显微设备可以对整张病理切片进行高质量全数字化扫描,形成数字切片后经AI实现动态观察和辅助诊断,筛除大量阴性数据,降低病理医生的阅片量。使其可以花更多的时间在疑似阳性的数据及更棘手的病例上。怀疑存在肿瘤的患者,不论疾病的具体症状是表现出良性特征还是恶性特征,都可进行数字病理检查。


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