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                升級加速 病理數(shù)字化正當(dāng)時

                王查娜

                “在臨床醫(yī)學(xué)中,病理診斷是最需要智能化的專業(yè)之一。病理在臨床診斷中提供的診斷價值最大,但智能化難度也是最大的?!痹诮张e辦的第六屆未來醫(yī)療百強大會之AI輔助診斷創(chuàng)新發(fā)展分論壇上,濟南丹吉爾電子有限公司創(chuàng)始人樊育軍表示,AI浪潮下,數(shù)字病理是實現(xiàn)AI輔助病理診斷的基本條件。

                在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,病理診斷是疾病的最終診斷,是疾病診斷的金標(biāo)準(zhǔn)。近年來,隨著國內(nèi)“醫(yī)療+人工智能”熱潮的興起,數(shù)字病理企業(yè)怎樣抓住機遇,病理全面數(shù)字化如何為AI病理搭建基礎(chǔ),成為業(yè)界關(guān)注的焦點。

                病理數(shù)字化成熱點

                業(yè)內(nèi)人士介紹,長期以來,切片數(shù)字化一直是數(shù)字病理行業(yè)的核心產(chǎn)品。近兩年,隨著病理醫(yī)生缺口持續(xù)擴大,臨床對病理診斷高效率、高精度、便捷化的要求進一步提升,市場對全科數(shù)字化解決方案的需求快速爆發(fā)。

                在海外,病理全科數(shù)字化在醫(yī)院的應(yīng)用已比較普遍和成熟。3DHISTECH、飛利浦、徠卡等品牌均已經(jīng)布局全科數(shù)字化解決方案,凱特琳癌癥中心、美國麻省理工學(xué)院總院都已在應(yīng)用全科數(shù)字化解決方案。尤其是新冠肺炎疫情背景下,通過全科數(shù)字化解決方案,醫(yī)生在家中進行病理遠(yuǎn)程診斷成為海外新趨勢。

                據(jù)了解,數(shù)字病理運用的場景非常多樣化,遠(yuǎn)程會診、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)診療,以及智慧病理都是建立在數(shù)字化的基礎(chǔ)之上,在診斷環(huán)節(jié)可以提升診斷質(zhì)量,降低診斷誤差。經(jīng)過20余年的發(fā)展,中國數(shù)字病理行業(yè)正在實現(xiàn)從病理圖文報告系統(tǒng)到點對點會診系統(tǒng),從信息化到全景圖像遠(yuǎn)程診斷,從單個切片數(shù)字化到全數(shù)字化的過程。

                樊育軍表示,2020年起的未來5年,將是數(shù)字病理行業(yè)升級應(yīng)用階段。病理全數(shù)字化、智能化將會成為熱點,其中全科數(shù)字化是實現(xiàn)AI人工智能輔助診斷的底層基礎(chǔ)。顯然,病理全數(shù)字化已是數(shù)字病理企業(yè)構(gòu)建競爭“護城河”的關(guān)鍵。

                病理診斷智慧化發(fā)展

                病理是臨床診斷的金標(biāo)準(zhǔn),在疾病定性的診斷上,檢驗科的話語權(quán)是50%,影像學(xué)是75%,而病理活檢具有90%以上的話語權(quán),在臨床診療中發(fā)揮舉足輕重的作用,病理診斷很大程度上依賴于病理學(xué)專家

                “病理AI的行業(yè)壁壘在于專業(yè)性很強,數(shù)據(jù)是最大的瓶頸。AI的精準(zhǔn)度取決于能否提供大量準(zhǔn)確的病理標(biāo)注數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)的提煉目前依然依賴于資深的病理學(xué)專家。” 廣州錕元方青醫(yī)療科技有限公司CEO尚濱這樣說。

                2018年,中國病理學(xué)界權(quán)威丁彥青教授創(chuàng)立錕元方青,任該公司首席科學(xué)家。作為早期進入病理AI領(lǐng)域的企業(yè)之一,錕元方青一直致力于我國病理診斷智慧化發(fā)展。

                錕元方青核心研究團隊以病理專家為主導(dǎo),同時吸納來自國內(nèi)外各高校及研究機構(gòu)的技術(shù)開發(fā)人才,其研發(fā)團隊中擁有病理專家30余位,全職病理專家5位。作為以病理專家為主導(dǎo)的病理AI研發(fā)團隊,錕元方青構(gòu)筑了自己的強大競爭力。

                “錕元方青產(chǎn)品戰(zhàn)略緊密切合病理AI行業(yè)‘下一代診斷病理學(xué)’的發(fā)展新趨勢,以病理形態(tài)和臨床信息為基礎(chǔ),結(jié)合分子檢測、生物信息分析、人工智能等方面的技術(shù),進行多組學(xué)、跨尺度的綜合診斷?!鄙袨I表示,如何讓病理醫(yī)師擺脫重復(fù)性工作,將更多的精力投入到疑難病變的甄別上;如何結(jié)合臨床需要,全面構(gòu)建智慧化病理科,加快科室建設(shè)和人才培養(yǎng),是錕元方青研發(fā)把控的重要考量。

                數(shù)字化為AI病理打好基石

                據(jù)悉,數(shù)字化病理可以支持醫(yī)院和上級醫(yī)院甚至國外醫(yī)院進行院際間的遠(yuǎn)程交流,降低診斷風(fēng)險,還可以避免病歷丟失和數(shù)據(jù)破損,節(jié)省患者就診時間和就診成本。

                數(shù)字病理應(yīng)用是實現(xiàn)AI輔助病理診斷不可跨越的基石,數(shù)字病理提供具有長期保存價值的高質(zhì)量、標(biāo)準(zhǔn)化圖像,為大數(shù)據(jù)應(yīng)用、AI輔助診斷的訓(xùn)練提供良好的資源,AI輔助病理診斷已經(jīng)是病理領(lǐng)域發(fā)展的主旋律。

                從切片數(shù)字化,到全科數(shù)字化,再到智能化,是數(shù)字病理發(fā)展的必然軌跡。樊育軍認(rèn)為:“AI病理一定是建立在全科數(shù)字化的基礎(chǔ)上,只有實現(xiàn)病理全科數(shù)字化后,才能具備AI病理切入的條件。數(shù)字病理企業(yè)應(yīng)在數(shù)字化上做深、做透,為AI病理提供數(shù)字化基建,雙方優(yōu)勢互補?!?/p>

                “坦率地說,AI病理正處于嘗試階段,離真正意義上的AI診斷仍有距離。在未來5年內(nèi),隨著病理全科數(shù)字化逐漸成熟,AI病理能夠有大的突破?!?樊育軍說。

                病理行業(yè)的整體邏輯始終圍繞高品質(zhì)、高效率、便捷、精準(zhǔn)、節(jié)能幾個關(guān)鍵詞,不斷向前演進。樊育軍認(rèn)為,全科數(shù)字化、AI化之后,數(shù)字病理的下一步將是云端化,支持大數(shù)據(jù)的云端化應(yīng)用,將病理工作由個體的勞動變成集群與協(xié)同模式,大幅提升工作的效率,緩解專業(yè)人員不足的壓力,將推動全新的病理診斷產(chǎn)業(yè)誕生。

                “希望通過未來5至10年的努力,塑造一個全數(shù)字化、智能化、云端化的精彩病理世界。預(yù)計在未來10年,中國數(shù)字病理市場規(guī)模將有300多億元的體量,足夠容納超過10個上市公司?!?樊育軍表示。

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