近年來，人工智能與智慧醫(yī)學(xué)成為醫(yī)學(xué)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。而病理診斷向來是輔助醫(yī)療診斷的“金標(biāo)準(zhǔn)”，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呢？日前召開的中華醫(yī)學(xué)會病理學(xué)分會第二十三次學(xué)術(shù)會議暨第七屆中國病理年會，中華醫(yī)學(xué)會病理學(xué)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(xué)會病理學(xué)分會的工作重點(diǎn)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(xué)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

　　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（簡稱WSI）通過全自動顯微鏡或光學(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)對得到的圖像自動進(jìn)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(xué)的各個領(lǐng)域。

　　中華醫(yī)學(xué)會病理學(xué)分會副主任委員、河北醫(yī)科大學(xué)第二醫(yī)院病理科主任張祥宏教授表示，“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。”

　　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：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，可以通過計(jì)算機(jī)顯示器進(jìn)行閱片。結(jié)合計(jì)算機(jī)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(yuǎn)程會診和冰凍切片遠(yuǎn)程診斷等。

　　第二階段：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)字化報告和數(shù)字切片存檔，從而實(shí)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：存檔的數(shù)字化切片的形成了豐富的數(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)能夠自動檢測數(shù)字切片中的病變區(qū)域并定量評估各項(xiàng)指標(biāo)，幫助病理醫(yī)生做出快速、準(zhǔn)確、重復(fù)性高的病理診斷。在這個階段計(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

　　在第七屆中國病理年會期間舉辦的“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30min內(nèi)完成10張乳腺浸潤性導(dǎo)管癌（IDC）數(shù)字切片的Ki67陽性占比計(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性導(dǎo)管癌區(qū)域并將該區(qū)域自動標(biāo)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(xì)胞，計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)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22min，僅次于來自于河北醫(yī)科大學(xué)李月紅教授。最終，河北醫(yī)科大學(xué)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(xué)西京醫(yī)院病理科主任王哲教授點(diǎn)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(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)很多重復(fù)、機(jī)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。”

　　羅氏診斷Ventana研發(fā)部副總裁JoachimSchmid博士表示：“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)得到國內(nèi)外的認(rèn)證，未來還將擴(kuò)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(biāo)，為精準(zhǔn)診斷打下基礎(chǔ)，為患者帶來更大獲益。”