數(shù)字病理+人工智能在病理中的應(yīng)用及發(fā)展

陳曉智，王建剛

(1.河南省衛(wèi)生健康委員會，河南 鄭州 450000；2.河南科技大學(xué)，河南 洛陽 471000)

河北醫(yī)科大學(xué)第二醫(yī)院張祥宏教授表示，“隨著腫瘤發(fā)病率的升高和病理科工作量的不斷遞增，同時基于對病理醫(yī)生技術(shù)性要求高，病理學(xué)已經(jīng)進(jìn)入數(shù)字病理時代”，未來對數(shù)字病理的需求巨大。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)，節(jié)省醫(yī)院病理科人力和時間成本，提高病理診斷質(zhì)量和效率，還能提高我國醫(yī)療欠發(fā)達(dá)地區(qū)的病理診斷水平和操作規(guī)范，能在一定程度上緩解病理科的發(fā)展困境，是病理科發(fā)展的必然趨勢。

1 數(shù)字病理的發(fā)展

目前，數(shù)字病理主要進(jìn)行遠(yuǎn)程病理會診，科內(nèi)數(shù)字化切片管理，智能輔助分析等，應(yīng)用在形態(tài)學(xué)教學(xué)、臨床病理診斷、利學(xué)研究等領(lǐng)域。隨著數(shù)字化病理的不斷發(fā)展，如何構(gòu)建新的發(fā)展進(jìn)程，關(guān)鍵在于如何實(shí)現(xiàn)切片數(shù)字化。當(dāng)前，在切片數(shù)字化發(fā)展中，全切片數(shù)字化圖像的發(fā)展能夠更好地滿足發(fā)展需要。這主要在于，全切片數(shù)字化圖像能夠應(yīng)用在現(xiàn)代光學(xué)放大系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)高分辨率圖片的采集，并通過計(jì)算機(jī)信息技術(shù)，將高分辨率數(shù)字圖像進(jìn)行有效處理。因此，處理優(yōu)化后，切片圖像實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)變，在可視化的數(shù)據(jù)中，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)字化圖片信息的廣泛應(yīng)用[1]。從當(dāng)前的發(fā)展來看，數(shù)字病理發(fā)展涉及以下幾個階段。

第1階段：隨著數(shù)字掃描技術(shù)的不斷發(fā)展，并在全切片中的應(yīng)用，其能夠更好地將傳統(tǒng)的圖片信息以圖像信息化的方式進(jìn)行有效轉(zhuǎn)化，數(shù)字化的圖片信息可以在計(jì)算機(jī)的作用之下，實(shí)現(xiàn)圖片信息的讀取，這樣就可以轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)圖片信息方式。在數(shù)字轉(zhuǎn)換下的圖片信息資料可以在存儲、信息傳遞等方面實(shí)現(xiàn)更加便捷、高效的病理信息診斷。為此，在“互聯(lián)網(wǎng)+”的發(fā)展背景之下，遠(yuǎn)程病理會診、遠(yuǎn)程切片診斷均在現(xiàn)代醫(yī)療發(fā)展中得到了實(shí)現(xiàn)。

第2階段：信息技術(shù)的發(fā)展推動數(shù)字病理技術(shù)的發(fā)展進(jìn)程。在WSI等技術(shù)的應(yīng)用之下，圖片信息資源形式更加豐富，能夠在數(shù)字化切片的應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)圖片信息資源的常態(tài)化使用及數(shù)字化病理信息的存檔。因此，在云技術(shù)等的發(fā)展及應(yīng)用之下，“數(shù)字病理云”的發(fā)展進(jìn)一步推進(jìn)了數(shù)字化病理發(fā)展進(jìn)程，能夠在現(xiàn)實(shí)醫(yī)療中更好地滿足醫(yī)療診斷的需求。如在區(qū)域性網(wǎng)絡(luò)環(huán)境之下，病理診斷平臺的構(gòu)建，讓醫(yī)療病理診斷突破傳統(tǒng)時間、地域等的限制，提高了診斷效率，同時也讓數(shù)字化病理發(fā)展進(jìn)入新的發(fā)展階段。

第3階段：隨著全數(shù)字技術(shù)領(lǐng)域的不斷發(fā)展，數(shù)字病理正向全數(shù)字方向發(fā)展。從實(shí)際而言，全數(shù)字病理的發(fā)展進(jìn)程能夠更好地滿足實(shí)際需求，為醫(yī)療診斷治療提供更加豐富的數(shù)字化資料。特別是在人工智能時代，如何與人工智能融合發(fā)展，成為新時期數(shù)字病理發(fā)展的重要方向。在人工智能的應(yīng)用中，其能夠更好地依托強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)邏輯及計(jì)算能力，實(shí)現(xiàn)對數(shù)字化病理信息的輔助診斷，提高自動檢測效率。通過人工智能技術(shù)，數(shù)字化病理信息的判斷能夠在更加高效、智能化的檢測中提高診斷的準(zhǔn)確性，滿足現(xiàn)代醫(yī)療發(fā)展需求[1-2]。

2 人工智能

人工智能是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個分支，是近兩年在全球被廣泛討論和研究的一個火熱話題。人工智能的發(fā)展及應(yīng)用主要在于通過人的模仿與延伸，以實(shí)現(xiàn)人機(jī)合一的狀態(tài)。因此，在人工智能的發(fā)展之下，機(jī)械具有“人工智能”，能夠在人的思維及判斷的模仿中轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)醫(yī)療診斷方式，更好地滿足現(xiàn)代發(fā)展需求。在21世紀(jì)，人工智能成為高端發(fā)展技術(shù)之一，是推動現(xiàn)代文明發(fā)展的重要技術(shù)，具有十分重要及廣泛的應(yīng)用[2]。

3 病理診斷的發(fā)展現(xiàn)狀

在現(xiàn)代醫(yī)療診斷中，病理診斷作為“金標(biāo)準(zhǔn)”，如何實(shí)現(xiàn)新的發(fā)展構(gòu)建，這直接關(guān)系到現(xiàn)代醫(yī)療事業(yè)的發(fā)展進(jìn)程。在疾病治療中，首先需要確定疾病，這是展開治療的重要基礎(chǔ)。為此，在醫(yī)療診斷中，病理診斷尤為重要，需要通過科學(xué)準(zhǔn)確的診斷，確保治療方案的有效制定。病理診斷專業(yè)性極強(qiáng)，對診斷中的每一項(xiàng)環(huán)節(jié)都有嚴(yán)格要求，若某一環(huán)節(jié)出錯，都會對診斷結(jié)果形成直接影響。北京協(xié)和醫(yī)院陳杰教授在研究中指出，病理診斷是一項(xiàng)專業(yè)性工作，要求做好每一項(xiàng)、每一個環(huán)節(jié)工作，從組織固定到切片、染色，各個環(huán)節(jié)的操作，都要嚴(yán)格依照規(guī)范，確保病理診斷的科學(xué)準(zhǔn)確性。從實(shí)際來看，我國有執(zhí)照的病理醫(yī)生嚴(yán)重缺乏，現(xiàn)有執(zhí)照病理醫(yī)生不足1萬人，形成了近9萬人的專業(yè)人才缺口[3]。

近年來總有媒體過度解讀，高風(fēng)險(xiǎn)、低收入、沒人干、沒人會……成為我國病理學(xué)目前的發(fā)展現(xiàn)狀。但真正導(dǎo)致病理醫(yī)生不足的主要原因是在醫(yī)院的地位相對較低。這一社會現(xiàn)象問題的出現(xiàn)，很大程度上在于行業(yè)缺乏重視，病理診斷的重要性未能充分體現(xiàn)，并且醫(yī)生發(fā)展的空間、地位相對比較狹窄，以至于病理診斷人才比較欠缺。以北京協(xié)和醫(yī)院為例，該醫(yī)院每年有近7萬例的病理需要診斷，這是實(shí)現(xiàn)疾病治療的重要基礎(chǔ)。病理醫(yī)生的培養(yǎng)，是一個長期過程，這就要求在人力上、資源上給予充分保障。一位成熟的病理醫(yī)生，需要在大學(xué)5～8 a的醫(yī)學(xué)教育的基礎(chǔ)之上，再經(jīng)歷5～6 a的實(shí)踐鍛煉，在十余年的培養(yǎng)周期中，需要更多的資源導(dǎo)入，同時也需要拓展專業(yè)人才教育培育。我國在病理醫(yī)生人才的培養(yǎng)中，有待進(jìn)一步推進(jìn)，滿足醫(yī)療事業(yè)發(fā)展需求。

4 人工智能在病理診斷中的應(yīng)用

張大磊是Airdoc公司創(chuàng)始人，在人工智能輔助診斷領(lǐng)域有著多年的深入研究。在他看來，人工智能在病理診斷中的輔助應(yīng)用，基礎(chǔ)在于專業(yè)輔助的導(dǎo)入，也就是說人才培養(yǎng)是人工智能輔助診斷發(fā)展的重要基礎(chǔ)，只有在病理專家的輔助之下，能夠?qū)崿F(xiàn)對特定病的病理進(jìn)行自動檢測分析，確保人工智能處理的準(zhǔn)確性。在人工智能技術(shù)的發(fā)展中，“人工智能+”的實(shí)現(xiàn)能夠極大地提高病理切片識別的準(zhǔn)確性。人工智能輔助診斷的構(gòu)建讓病理的數(shù)字化程度提高，并且突破了時間、地域等限制，保障了病理診斷需求。此外，隨著實(shí)踐應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)的不斷積累，診斷算法模型的不斷升級，能夠更好地滿足實(shí)際需求，讓診斷更加高效化、準(zhǔn)確化。常規(guī)化疾病的診斷可以在人工智能輔助診斷下實(shí)現(xiàn)，而在疑難雜癥的診斷中，醫(yī)生可以獲得更多地研究時間。因此，人工智能技術(shù)在病理診斷中的應(yīng)用是深化數(shù)字化病理發(fā)展的重要方向。隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，如何更好地實(shí)現(xiàn)“人工智能+醫(yī)療”的發(fā)展構(gòu)建，直接關(guān)系到現(xiàn)代醫(yī)療事業(yè)的發(fā)展進(jìn)程。

5 數(shù)字病理+人工智能的實(shí)現(xiàn)

5.1 切片質(zhì)量是做好人工智能開發(fā)和應(yīng)用的基礎(chǔ)沒有一個好的病理切片，包括HE切片、免疫組織化學(xué)切片和特殊染色等，是不可能做好病理診斷的。只有好的切片，才能做出好的數(shù)字切片，才能很好地標(biāo)識出相應(yīng)的病變。因此，切片的質(zhì)量是做好人工智能開發(fā)和應(yīng)用必不可少的環(huán)節(jié)，也是繞不過去的基礎(chǔ)。好的切片與好的標(biāo)本采集、固定、取材等多個環(huán)節(jié)有關(guān)，本研究提倡：(1)標(biāo)本及時固定，盡量減少熱缺血對標(biāo)本的影響；(2)標(biāo)本采集和取材盡量避免組織擠壓，以減少對診斷的影響；(3)用標(biāo)準(zhǔn)的3.71%中性甲醛溶液在標(biāo)準(zhǔn)時間內(nèi)固定標(biāo)本；(4)按規(guī)范和指南的要求標(biāo)準(zhǔn)取材，以避免漏掉典型的病變等。這些都是做出好切片的前提，如果連好的HE切片都難做到，后續(xù)的免疫組織化學(xué)、分子檢測等也不會有過硬的質(zhì)量，更不要說能很好地應(yīng)用人工智能來提高工作效率[4]。

5.2 切片的數(shù)字化是人工智能開發(fā)和應(yīng)用的必經(jīng)途徑與其他行業(yè)不同，如影像專業(yè)、皮膚科專業(yè)等，病理的切片產(chǎn)品初始不是數(shù)字化的，必須經(jīng)過數(shù)字化的過程才能實(shí)現(xiàn)。目前，切片的數(shù)字化掃描并非難事，很多平臺都可以實(shí)現(xiàn)。但就目前而言，全國各個醫(yī)院病理科和實(shí)驗(yàn)室制作的病理切片良莠不齊，要先把病理制片標(biāo)準(zhǔn)化、智能化，才能實(shí)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一是必須要解決的問題，有了統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)用才不至于形成瓶頸，才能使人工智能順利地應(yīng)用于病理中[5]。

5.3 常規(guī)病理質(zhì)量也是人工智能開發(fā)和應(yīng)用的前提病理是定性分析，而人工智能更擅長的是定量分析。病理醫(yī)生處理的很多問題就是模棱兩可的病例，病理醫(yī)生為難的病例，人工智能肯定也會為難。機(jī)器的處理是非黑即白，要不就是百分率。對于這種模棱兩可或者介于黑白區(qū)之間的灰區(qū)，人工智能的學(xué)習(xí)也很尷尬。目前，有些公司、企業(yè)或個人已經(jīng)把數(shù)千例，甚至數(shù)萬例某種疾病的切片進(jìn)行了病變的標(biāo)識，并進(jìn)行了計(jì)算機(jī)的深度學(xué)習(xí)，這也是目前病理界進(jìn)行人工智能開發(fā)的主流，有些已經(jīng)獲得了比較好的初步結(jié)果。但值得注意的是，用于訓(xùn)練計(jì)算機(jī)所標(biāo)注的切片，診斷必須是準(zhǔn)確的，如果所標(biāo)注的病變是錯誤的，所教給計(jì)算機(jī)的信息也必然是不準(zhǔn)確的。因此，必須把診斷的準(zhǔn)確性提到人工智能開發(fā)之前，沒有診斷質(zhì)量，人工智能診斷的質(zhì)量就無法保證[6]。

5.4 病理資料的大數(shù)據(jù)互通共享人工智能開發(fā)需要大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，目前，真正給人工智能診斷學(xué)習(xí)的病理切片和病理資料還是太少。醫(yī)療機(jī)構(gòu)內(nèi)對于病歷的管理執(zhí)行依據(jù)衛(wèi)生行政部門規(guī)定，病理資料一般都封閉在科室內(nèi)部。病理資料的數(shù)據(jù)需要保護(hù)，社會需要數(shù)據(jù)信息的互通共享。因此，大數(shù)據(jù)的整合利用需要政府部門出臺相關(guān)規(guī)定，否則病理數(shù)據(jù)難以流通共享，也會嚴(yán)重制約人工智能在病理應(yīng)用中的發(fā)展。

5.5 目前人工智能的發(fā)展應(yīng)用近年來，人工智能與深度學(xué)習(xí)帶給醫(yī)療健康領(lǐng)域顛覆性的變化。谷歌、谷歌大腦與Verily公司聯(lián)合開發(fā)了一款能用來診斷乳腺癌的人工智能，通過將病理切片處理成數(shù)碼圖像的方式，提供大量腫瘤組織和正常組織的病理切片，供這款人工智能學(xué)習(xí)。為考查這款人工智能診斷疾病的效果，谷歌安排了一場“人機(jī)大戰(zhàn)”，最終結(jié)果顯而易見，一位資深病理學(xué)家花了整整30 h，仔細(xì)分析130張病理切片，依然以73.3%的準(zhǔn)確率完敗于準(zhǔn)確率高達(dá)88.5%的人工智能[7]。

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，特別是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用，在很大程度上提高人工智能輔助診斷的準(zhǔn)確性。在2017年的病理圖像診斷人機(jī)挑戰(zhàn)賽中，來自中國的10名病理診斷醫(yī)生，對陣具有最新人工智能技術(shù)的輔助診斷機(jī)器。結(jié)果，在比賽中人工智能診斷平均得分98.9分，10名病理診斷醫(yī)生最高分99分，戰(zhàn)勝人工智能，是比賽中唯一勝過人工智能的病理診斷醫(yī)生。這說明人工智能在診斷中具有明顯優(yōu)勢，不僅診斷效率高，而且診斷準(zhǔn)確性高，在絕大多數(shù)情況之下，診斷的準(zhǔn)確性高于人工。這充分說明，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，其在病理診斷中的應(yīng)用價(jià)值得到顯著提高。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)生有效分擔(dān)很多此類重復(fù)、機(jī)械性的工作內(nèi)容，讓病理醫(yī)生有時間去完成更具有挑戰(zhàn)性的工作。未來，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。面對現(xiàn)代醫(yī)療技術(shù)的不斷發(fā)展，如何更好地實(shí)現(xiàn)人工智能與現(xiàn)代醫(yī)療技術(shù)的發(fā)展，需要不斷地技術(shù)創(chuàng)新，在現(xiàn)代信息技術(shù)的應(yīng)用中，提高應(yīng)用價(jià)值，優(yōu)化傳統(tǒng)醫(yī)療診斷方式，讓人工智能輔助診斷與人工診斷有效結(jié)合，保障臨床醫(yī)療發(fā)展的實(shí)際需求。

5.6 人工智能輔助病理醫(yī)生實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)診斷在病理方面，人工智能最大的優(yōu)勢在于搜索、整合和存儲海量信息，并從中篩選出有價(jià)值的數(shù)據(jù)。通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，不斷汲取醫(yī)學(xué)書籍、論文，電子病歷等信息，完善自身的數(shù)據(jù)庫，并通過認(rèn)知分析技術(shù)，結(jié)合強(qiáng)大的客觀分析能力，發(fā)現(xiàn)人眼不易察覺的細(xì)節(jié)，學(xué)習(xí)到病理閱片更深層面的特征，從而不斷完善病理醫(yī)生和數(shù)字病理診斷知識體系。這正是困擾人類專家的最大難題，難以在短時間內(nèi)精確診斷是哪種癌癥，并從數(shù)據(jù)庫中找到針對特定患者的治療信息。一張病理切片在顯微鏡下能看到數(shù)百億個結(jié)構(gòu)細(xì)胞，而針對每例癌癥患者，病理專家要處理的不僅是一張切片。谷歌的科學(xué)家非常形象得解釋了病理專家的工作量，從1 000張含有數(shù)千萬像素的高清照片中辨別出哪一個像素塊可能出現(xiàn)了問題，并且還計(jì)時……

羅氏診斷Joachim Schmid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。

5.7 醫(yī)學(xué)研究水平將決定人工智能水平盡管人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，但是有一點(diǎn)非常明確，人工智能終究代替不了醫(yī)生。人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中能發(fā)揮的作用還取決于當(dāng)前的醫(yī)學(xué)研究水平，其能識別的永遠(yuǎn)是人類賦予意義的部分。以谷歌一款人工智能為例，雖然其在乳腺癌診斷的應(yīng)用場景下表現(xiàn)出色，似乎超越了人類病理專家，但其本身就是依靠乳腺癌病理專家已有的經(jīng)驗(yàn)和知識體系，大量訓(xùn)練而成，對于那些未經(jīng)訓(xùn)練的項(xiàng)目和場景，諸如其他癌癥或者自身免疫疾病等并不適應(yīng)。谷歌研究人員非常客觀的建議，人工智能應(yīng)該與人類病理專家形成互補(bǔ)，以此提高人工診斷的效率和準(zhǔn)確性，這是最合理的應(yīng)用方式。事實(shí)上，病理專家并非朝夕就能培養(yǎng)而成，往往是知識體系和臨床經(jīng)驗(yàn)長期打磨而成。因此，從某些角度來看，人工智能并不是戰(zhàn)勝了病理專家，而是將病理專家從大批機(jī)械且需要高度集中注意力的工作中解放出來，使之將更多精力放在醫(yī)學(xué)研究和人文關(guān)懷中。中科院計(jì)算技術(shù)研究所孫凝暉教授在2016年底的論壇上講到：“人工智能不是像互聯(lián)網(wǎng)或PC一樣的時代性產(chǎn)物，它就是一個葡萄干，你放在面包上，面包就很好吃”。因此，人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用大概就是葡萄干點(diǎn)綴在面包上，助力醫(yī)療健康領(lǐng)域快速發(fā)展，為現(xiàn)代醫(yī)療事業(yè)提供新的發(fā)展動力[8]。

6 結(jié)語

在信息技術(shù)時代，人工智能技術(shù)的發(fā)展成熟為現(xiàn)代醫(yī)療發(fā)展提供了新的發(fā)展方向與思維，特別是深度學(xué)習(xí)等人工智能算法的應(yīng)用，為“人工智能+”的發(fā)展提供了有力保障。數(shù)字病理是新時期病理診斷的發(fā)展方向，也是進(jìn)一步推動現(xiàn)代醫(yī)療事業(yè)發(fā)展的重要基礎(chǔ)。在現(xiàn)代臨床診斷中，病理診斷是前提，是實(shí)現(xiàn)科學(xué)治療的重要保障。在當(dāng)前，乳腺癌、前列腺癌等的臨床診斷都需要病理學(xué)診斷，這是確保臨床診斷準(zhǔn)確性的內(nèi)在需求。數(shù)字化病理的發(fā)展為臨床病理診斷現(xiàn)代化發(fā)展提供了新的方向，特別是數(shù)字信息化發(fā)展的推進(jìn)，保障了病理診斷的現(xiàn)代化發(fā)展。在未來，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，病理診斷的發(fā)展將進(jìn)一步滿足實(shí)際需求，發(fā)揮人工智能輔助診斷的重要作用。