病理科医生的春天

2024年6月30日  星期日  晴

2024武汉国际数智病理发展大会今天在汉召开。我也来开会，听到了会上来自美国、加拿大、德国、英国、荷兰、中国香港等地的病理和医学影像专家授课。

当前，病理诊断正与数字技术、人工智能等融合，构建高效智能的数智化病理服务体系，可大幅提升医院病理科运行效率，并满足偏远地区临床诊断需求。通过海量数据积累，还可为疾病预防和治疗提供支撑，产业发展前景广阔。

建设数智化病理服务体系是省委以“小切口”守护“大民生”，打造健康中国“湖北样板”的具体行动。

今年以来，我州按照省委、省政府工作部署，抢抓试点扩面机遇，积极推动数智化病理服务体系建设，目前，设于州中心医院的恩施州病理诊断中心以及利川市、来凤县、鹤峰县3个试点县市已完成阶段性建设任务，全部成功接入湖北省病理远程服务平台。

我们州要基本实现病理服务全流程数字化、智慧化。整个全州到2025年要建成优质高效的数智化病理“一张网”服务体系。

因此，我们基层妇幼保健院的代表也来参加这次高大上的盛会。我是从事妇产科的，对病理这一门学科了解得不是特别深入，但在会上了解到现代科技的高速发展，人工智能在病理科的广泛应用，病理科有了巨大的变化。特别是AI成为了病理科医生很好的助手，它在病理诊断中的应用逐渐呈现出广阔的前景。比如有以下几方面：

一、自动化病理图像分析

随着数字化病理学的发展，医生面临着处理大量病理图像的挑战。而人工智能可以通过深度学习和图像处理技术，实现对病理图像的自动化分析。例如，通过人工智能算法，可以准确识别和定位病理标记物，数字化生物标志物检测，能够帮助临床医生在癌症治疗中做出明智和个性化的决策。

二、快速和准确的诊断

传统的病理诊断依赖于医生丰富的经验和知识，但这需要耗费大量的时间和精力。而人工智能可以通过大量的训练数据和算法模型，实现快速并且准确的诊断。仅需两小时即可处理数百张切片，每张切片平均仅需30秒，这大大提高了病理诊断的效率和准确性，缩短了患者等待的时间。

三、病理图像分类和分析

人工智能可以通过深度学习算法对病理图像进行分类和分析，辅助医生进行诊断。通过训练算法，AI可以完成语义分割、目标检测、实例分割等下游任务，甚至能够以拟人化的方式阅读病理切片并自动输出病理诊断报告。

同时AI可以学习到不同疾病的特征和模式，从而实现对病理图像的自动分类和分析，把绝大部分正常图像筛查出来，捕捉极少数的异常图像，系统对恶性肿瘤的识别敏感度接近100%，特异性超过80%，能够为医生提供重点关注的位置提示和辅助诊断报告，显著提升医生的诊断效率，还能为患者提供更准确的诊断结果。

四、个性化治疗方案

病理诊断不仅可以判断疾病的类型，还可以预测疾病的进展和治疗效果。而人工智能可以通过深度学习算法，分析大量的病理数据和临床数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。这有助于医生更好地制定治疗计划，并提高患者的治疗效果。

五、自动化文献检索和知识分享

病理学界的研究成果繁多，医生需要不断学习新知识和获取最新的研究成果。而人工智能可以通过自动化的文献检索和知识分享系统，帮助医生快速获取相关研究文献和知识，提高医生的学习和研究效率。

六、远程医疗和互联网医疗

人工智能可以结合远程医疗和互联网技术，实现在病理诊断中的远程会诊和在线咨询。通过病理图像的远程传输和人工智能算法的分析，医生可以在不同地点进行病例的讨论和指导，提高病理诊断的水平和质量。

要知道抗击肿瘤的"战场"是复杂的，"敌人"狡猾的，因为肿瘤原本是立体的，而目前的分析是平面的，存在着难以看全、漏检风险，肿瘤组织结构需要精准、全面的解析，因此可以用组织3D病理全景成像及分析等人工智能帮助我们病理医生诊断。

发展多模态分子病理AI模型，融合形态学与分子病理信息，从WSI图片中，准确预测重要肿瘤标志物信息。针对肿瘤基因组数据标注缺乏和数量少等问题，综合多种分子变异类型，进行了无监督、跨癌种的多模态模型学习，AI发现了全新的肿瘤分子分型及肿瘤标志物，并且预测患者对肿瘤免疫疗法的疗效响应。

运用AI技术，病理医生可以出三份报告，一份是病理报告，这个是病理检查的结果和图像，一份是患者病情预后的报告，通过对病理结果的深入分析，对患者的预后做出一个比较准确的判断，还有一份报告就是指导临床医生用靶向药物的报告。通过对病理、影像学、和基因检测等结果的综合分析和判断来为每个患者提供靶向药物治疗的方案。

湖北省做为试点，已启动“数智化病理科”建设，通过搭建智慧化病理服务体系、开放共享的病理服务平台，加强病理人才培养、医疗装备更新等。湖北病理科医生的春天已经来临，相信其他省市的病理科医生的春天也快到了！