深圳新聞網(wǎng)2025年3月10日訊（記者 劉夢(mèng)婷 通訊員 深衛(wèi)信）“一眼”就能分辨患者罹患的是肺腺癌還是肺鱗癌，而且準(zhǔn)確率高達(dá)97%。近日，由深圳市人民醫(yī)院病理科和清華大學(xué)深圳研究院共同研發(fā)的“AI+智能病理”已對(duì)肺非小細(xì)胞低分化癌完成“深度學(xué)習(xí)”，還將向乳腺腫瘤、消化腫瘤方向不斷“深造”。
醫(yī)生讀片要10分鐘以上
AI一秒就能幫“劃出重點(diǎn)”
病理醫(yī)生，被稱為“醫(yī)生中的醫(yī)生”“醫(yī)學(xué)的福爾摩斯”。他們所出具的診斷是疾病診斷的“金標(biāo)準(zhǔn)”。
這個(gè)“優(yōu)質(zhì)”的群體卻又非常“稀缺”，目前病理醫(yī)生缺口很大，而培養(yǎng)一名合格的病理科醫(yī)生，一般需要10年以上。
忙碌是病理醫(yī)生的工作常態(tài)。以市屬三甲醫(yī)院——深圳市人民醫(yī)院為例，病理科日均需要讀病理切片2000張以上。
病理診斷需要對(duì)復(fù)雜多樣的關(guān)鍵組織結(jié)構(gòu)進(jìn)行精準(zhǔn)定性及定量分析，數(shù)據(jù)量驚人。以癌癥組織來(lái)說(shuō)，單個(gè)切片雖然只有指甲蓋大小，但多切片的掃描圖像，高達(dá)數(shù)10億像素。
數(shù)10億像素背后，蘊(yùn)藏著無(wú)數(shù)的身體密碼和疾病信息。過去，醫(yī)生要在顯片，長(zhǎng)時(shí)間、高強(qiáng)度的工作容易造成視覺疲勞，可能影響判斷的準(zhǔn)確性。
“從2019年，我們開始借助AI進(jìn)行科研和教學(xué)工作。”深圳市人民醫(yī)院病理科李曉梅主任表示，當(dāng)時(shí)，進(jìn)口病理掃描儀不僅價(jià)格高，加上掃描一張切片需要超過10分鐘，限制了臨床應(yīng)用。
2022年，該科室引入深圳企業(yè)生強(qiáng)科技的病理診斷數(shù)智全鏈路生態(tài)網(wǎng)，通過先進(jìn)的算法、圖像識(shí)別技術(shù)及大量臨床數(shù)據(jù)樣本驗(yàn)證，快速生成準(zhǔn)確圖像并實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)，一張切片耗時(shí)僅為1分30秒。2022年，病理科已對(duì)所有病理切片進(jìn)行掃描、儲(chǔ)存，實(shí)現(xiàn)全面數(shù)字化。
有了全面數(shù)字化這一前置條件，AI能通過模仿病理醫(yī)生臨床診斷路徑，實(shí)現(xiàn)病理智能診斷分析，過去人工耗時(shí)至少10多分鐘分析的圖像，系統(tǒng)以秒速反應(yīng)，就能快速為醫(yī)生“劃重點(diǎn)”，鎖定病灶區(qū)域。
宮頸癌篩查最先“發(fā)威”
AI陰性診斷準(zhǔn)確率接近100%
“有了這套AI工具后，臨床醫(yī)生可以通過工作站隨時(shí)調(diào)閱病理切片，進(jìn)行比對(duì)分析。”李曉梅表示正在研發(fā)將AI同時(shí)應(yīng)用于病理切片質(zhì)量控制環(huán)節(jié)。
“在掃描存儲(chǔ)的過程中，系統(tǒng)就會(huì)直接給切片打分，不過關(guān)的便會(huì)馬上提示重新制片。”作為一位“鐵面無(wú)私”的判官，今后AI可以為該科日均2000多張的切片把好第一道質(zhì)量關(guān)。
通過不斷的積累臨床案例，以及算法模型的不斷演進(jìn)，AI逐漸成長(zhǎng)為病理醫(yī)生的助手。目前，AI已在宮頸液基細(xì)胞學(xué)應(yīng)用上“學(xué)有所成”。
深圳市人民醫(yī)院健康管理中心是全市規(guī)模最大的體檢中心，每年體檢人次近10萬(wàn)。宮頸癌篩查是婦科體檢的重要項(xiàng)目，病理科便承擔(dān)著每年五六萬(wàn)例宮頸癌篩查的巨大工作量。
在病理科細(xì)胞學(xué)組，醫(yī)生劉俊許、杜丹鳳、張士嶺在對(duì)AI篩選出的“陽(yáng)性”病例進(jìn)行復(fù)核。“每個(gè)切片里可能有兩三萬(wàn)個(gè)細(xì)胞，要用肉眼逐一檢查，耗費(fèi)的時(shí)間和精力相當(dāng)龐大。”關(guān)于AI在細(xì)胞學(xué)診斷的準(zhǔn)確性，病理醫(yī)生的反饋是，“AI是一位非常嚴(yán)苛的助手，它判定‘陽(yáng)性’的標(biāo)準(zhǔn)相對(duì)較低，宮頸細(xì)胞核形態(tài)或者漿比稍有異常，就會(huì)定為‘陽(yáng)性’，并將可疑的病變細(xì)胞圈注出來(lái)提醒醫(yī)生關(guān)注。”
該院病理科利用兩年時(shí)間，AI陰性診斷準(zhǔn)確率接近100%，排陰率接近80%。
排陰率為什么這么重要呢？李曉梅指出，篩查針對(duì)的是一般人群，也就是說(shuō)，陰性病例占絕大多數(shù)，約90%。如果AI先把陰性病例準(zhǔn)確診斷出來(lái)，那么病理醫(yī)生可以有更多的時(shí)間對(duì)所有陽(yáng)性或者可疑的陽(yáng)性病例進(jìn)行分析、判斷最終形成準(zhǔn)確的病理診斷，就能大幅減低工作量，“更重要的是，能讓病理醫(yī)生騰出更多時(shí)間、精力去處理其他疑難復(fù)雜的病例。”當(dāng)然對(duì)于陰性病例，病理醫(yī)生也是要進(jìn)行復(fù)核的，但在AI的協(xié)助下會(huì)大大節(jié)約診斷時(shí)間。
下一步讓AI診斷肺癌、乳腺癌
與語(yǔ)言大模型不同，病理診斷大模型更接近傳統(tǒng)的預(yù)訓(xùn)練模型，還需要往下游任務(wù)深化。
2023年10月，“智能病理分析”入選深圳市第二批“城市+AI”應(yīng)用場(chǎng)景清單。為加快推動(dòng)應(yīng)用項(xiàng)目落地，深度拓展不同病種，深圳市人民醫(yī)院病理科與清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院生物醫(yī)藥與健康工程研究院關(guān)添教授團(tuán)隊(duì)合作推進(jìn)病理診斷大模型——“AI在病理質(zhì)控及診斷中的應(yīng)用”項(xiàng)目。
“這個(gè)項(xiàng)目的重點(diǎn)是從細(xì)胞學(xué)應(yīng)用向組織學(xué)拓展。”李曉梅介紹，他們瞄準(zhǔn)的目標(biāo)是發(fā)病率排在前列的肺癌和乳腺癌，并已在肺癌AI精準(zhǔn)病理診斷上取得突破。
作為全球頭號(hào)的癌癥殺手，肺癌還有不同的分型與分類，在惡性程度較高的肺低分化癌中，腺癌與鱗癌的治療方案完全不同。
“哪怕經(jīng)驗(yàn)再豐富的病理醫(yī)生，也難以直接判斷出惡變的腫瘤細(xì)胞來(lái)自腺上皮組織還是鱗狀上皮組織。”李曉梅表示，往往還需要利用患者活檢取下的肺部組織進(jìn)行免疫組化，額外增加制片、診斷時(shí)間和費(fèi)用；同時(shí)最重要的是需要消耗很多珍貴的腫瘤組織，尤其是肺活檢的組織，腫瘤含量少，后期絕大多數(shù)需要更多的組織進(jìn)行分子檢測(cè)以指導(dǎo)靶向治療，很多時(shí)候做完免疫組化后剩余的組織極少量，不能再進(jìn)行基因檢測(cè)了，因此找到更優(yōu)的方式輔助病理醫(yī)生進(jìn)行肺低分化癌的組織分類對(duì)于患者治療非常重要。
通過3個(gè)多月、3000多例疑難復(fù)雜病例的“喂養(yǎng)”，AI已能準(zhǔn)確分辨出肺低分化腺癌和鱗癌，為患者后續(xù)治療贏得了時(shí)間，節(jié)省了費(fèi)用，也為選擇靶向治療提供了病理依據(jù)。
“AI診斷是客觀的，它能夠通過深度學(xué)習(xí)，對(duì)細(xì)微結(jié)構(gòu)上的差距進(jìn)行量化分析，最后得出結(jié)論。”李曉梅說(shuō)，在概括、歸納和總結(jié)方面，AI比依賴經(jīng)驗(yàn)判斷的人類更有優(yōu)勢(shì)，但從診斷來(lái)說(shuō)，AI只是輔助工具，幫助病理醫(yī)生提升效率，希望在不斷的探索中，AI與病理專家協(xié)同，能有更多的轉(zhuǎn)化成果，服務(wù)于臨床及患者，促進(jìn)醫(yī)療的發(fā)展。
（本文圖片由受訪單位提供）