作者：薛坤發(fā)布日期：2017-11-23
近年來，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(jié)合正在發(fā)生。而病理向來是醫(yī)療領(lǐng)域的“金標準”，病理診斷是對疾病下最終判斷的環(huán)節(jié)。人工智能與病理結(jié)合能擦出怎樣的火花？在日前召開的中華醫(yī)學會病理學分會第二十三次學術(shù)會議暨第七屆中國病理年會上，中華醫(yī)學會病理學分會主任委員步宏指出：“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(wǎng)絡(luò)平臺建設(shè)和應(yīng)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(yīng)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。”
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(shù)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(zhì)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)字化是最基礎(chǔ)、最關(guān)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(yīng)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(zhì)的可視化數(shù)據(jù)以應(yīng)用于病理學的各個領(lǐng)域（包驥，步宏。 中國數(shù)字病理發(fā)展展望[J]。 實用醫(yī)院臨床雜志，2017（5）：1）。
“病理學已經(jīng)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(wù)主任張祥宏表示，“數(shù)字病理的推廣應(yīng)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。”
步宏提出，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(shù)，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(jié)合計算機存儲及網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)，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(wǎng)的病理遠程會診和冰凍切片遠程診斷等。第二階段：基于高通量與快速WSI技術(shù)，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程，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(zhì)控和管理的全數(shù)字化病理科。結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，建立區(qū)域性網(wǎng)絡(luò)病理診斷平臺，形成打破地域限制的“大病理科”或“云病理科”。第三階段：在全數(shù)字病理科的基礎(chǔ)上，存檔的數(shù)字化切片形成了豐富的數(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(jié)合后，將會產(chǎn)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)生作出快速、準確、重復(fù)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（包驥。 第一屆中國數(shù)字病理峰會簡介[J]。中華病理學雜志， 2016（45）：1）。
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(nèi)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(jīng)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(jié)果作為評分標準。
此次參賽的人工智能系統(tǒng)采用最新的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算機圖像分析技術(shù)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(jié)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。
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)科大學第二醫(yī)院病理科教授李月紅。最終，李月紅以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。空軍軍醫(yī)大學西京醫(yī)院病理科主任王哲點評道：“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(fù)、機械性的工作內(nèi)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。”
羅氏診斷Ventana研發(fā)部副總裁Joachim Schmid表示：“作為全球體外診斷領(lǐng)域的領(lǐng)導者，羅氏診斷始終致力于研發(fā)最前沿的診斷技術(shù)。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(jīng)得到國內(nèi)外的認證，未來還將擴展到胃癌、結(jié)直腸癌和肺癌等領(lǐng)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(chǔ)，為患者帶來更大獲益。”
來源：《中國科學報》 (2017-11-23 第6版 前沿)
