近年來(lái)，人工智能與智慧醫(yī)學(xué)成為醫(yī)學(xué)界乃至全社會(huì)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(lái)是醫(yī)療領(lǐng)域的“金標(biāo)準(zhǔn)”，病理診斷是對(duì)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(kāi)的中華醫(yī)學(xué)會(huì)病理學(xué)分會(huì)第二十三次學(xué)術(shù)會(huì)議暨第七屆中國(guó)病理年會(huì)上，中華醫(yī)學(xué)會(huì)病理學(xué)分會(huì)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(xué)會(huì)病理學(xué)分會(huì)的工作重點(diǎn)之一。在加快數(shù)字病理網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)建設(shè)和應(yīng)用的同時(shí)，學(xué)會(huì)還將組織討論數(shù)字病理發(fā)展共識(shí)，推動(dòng)人工智能在數(shù)字病理中的應(yīng)用價(jià)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(zhǎng)，同時(shí)由于對(duì)病理醫(yī)生的技術(shù)性要求高、培養(yǎng)周期長(zhǎng)等因素，目前我國(guó)病理診斷面臨著醫(yī)療資源分布不均、醫(yī)生數(shù)量嚴(yán)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(shí)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(jiǎn)稱WSI)通過(guò)全自動(dòng)顯微鏡或光學(xué)放大系統(tǒng)掃描采集得到高分辨數(shù)字圖像，再應(yīng)用計(jì)算機(jī)對(duì)得到的圖像自動(dòng)進(jìn)行高精度多視野無(wú)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(xué)的各個(gè)領(lǐng)域。
“病理學(xué)已經(jīng)進(jìn)入數(shù)字病理時(shí)代。隨著腫瘤發(fā)病率和病理科工作量不斷遞增，未來(lái)對(duì)數(shù)字病理的需求巨大。”中華醫(yī)學(xué)會(huì)病理學(xué)分會(huì)副主任委員、河北醫(yī)科大學(xué)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(fù)擔(dān)，還能提高我國(guó)醫(yī)療欠發(fā)達(dá)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(shì)。”
步宏提出，數(shù)字病理的發(fā)展分為三個(gè)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(jìn)行數(shù)字化，形成數(shù)字化切片，可以通過(guò)計(jì)算機(jī)顯示器進(jìn)行閱片，完成對(duì)傳統(tǒng)顯微鏡閱片形式的替代。結(jié)合計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)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(shí)間的限制，可以開(kāi)展基于互聯(lián)網(wǎng)的病理遠(yuǎn)程會(huì)診和冰凍切片遠(yuǎn)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(jìn)入日常工作流程，實(shí)現(xiàn)數(shù)字切片首診、數(shù)字化報(bào)告和數(shù)字切片存檔，從而實(shí)現(xiàn)病理過(guò)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(tái)，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(dāng)這些數(shù)據(jù)集與人工智能(AI)等新興的計(jì)算機(jī)算法和計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的運(yùn)算能力相結(jié)合后，將會(huì)產(chǎn)生大量用于數(shù)字切片的輔助診斷軟件，計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)檢測(cè)數(shù)字切片中的病變區(qū)域并定量評(píng)估各項(xiàng)指標(biāo)，幫助病理醫(yī)生作出快速、準(zhǔn)確、重復(fù)性高的病理診斷。在這個(gè)階段計(jì)算機(jī)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。
人工智能輔助病理醫(yī)生實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)診斷
谷歌AlphaGo戰(zhàn)勝了韓國(guó)棋手李世石，那么，人工智能與中國(guó)的病理醫(yī)生比拼“讀片”，誰(shuí)將更勝一籌?在第七屆中國(guó)病理年會(huì)期間舉辦的“2017病理圖像診斷人機(jī)挑戰(zhàn)賽”上，羅氏診斷、華西醫(yī)院病理教研實(shí)驗(yàn)室、成都知識(shí)視覺(jué)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(chǎng)競(jìng)技。參賽選手需要在30分鐘內(nèi)完成10張乳腺浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌(IDC)數(shù)字切片的Ki67陽(yáng)性占比計(jì)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(jìn)行掃描上傳，挑戰(zhàn)賽以賽前特邀病理醫(yī)生的純手工計(jì)數(shù)結(jié)果作為評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)。
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(jì)算機(jī)圖像分析技術(shù)可快速找出所有浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌區(qū)域并將該區(qū)域自動(dòng)標(biāo)注，并結(jié)合免疫組化圖像，自動(dòng)檢測(cè)出IDC區(qū)域中的所有Ki67陽(yáng)性及陰性細(xì)胞，計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)Ki67評(píng)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(shí)22分鐘，僅次于來(lái)自于河北醫(yī)科大學(xué)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(jiǎng)，并成為唯一一位超過(guò)人工智能(98.9分)的病理醫(yī)生?？哲娷娽t(yī)大學(xué)西京醫(yī)院病理科主任王哲點(diǎn)評(píng)道：“人工智能在定量診斷上具有一定的優(yōu)勢(shì)。日常工作中，病理醫(yī)生往往沒(méi)有時(shí)間對(duì)每一張病理切片都進(jìn)行仔細(xì)地分析計(jì)數(shù)。人工智能可以幫助病理醫(yī)生分擔(dān)很多此類重復(fù)、機(jī)械性的工作內(nèi)容，讓病理醫(yī)生有時(shí)間去完成更具有挑戰(zhàn)的工作。未來(lái)，人工智能將輔助病理醫(yī)生，進(jìn)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(dǎo)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(biāo)的算法分析已經(jīng)得到國(guó)內(nèi)外的認(rèn)證，未來(lái)還將擴(kuò)展到胃癌、結(jié)直腸癌和肺癌等領(lǐng)域，同時(shí)不斷開(kāi)發(fā)可量化、數(shù)字化的診斷新指標(biāo)，為精準(zhǔn)診斷打下基礎(chǔ)，為患者帶來(lái)更大獲益。”
數(shù)字化要一盤棋更要各自為戰(zhàn)
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