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智慧数字病理系统临床应用优势是什么?

数字病理、智慧数字病理的 发展能够让病理诊断跨越地域限制、提升病理诊断 效率及准确性、节省诊断时间及运营成本。

1.数字病理跨越地域限制,扩大优质医疗资源可及性

相比传统病理,数字病理实现了病理诊断和科 研服务划时代的变革。通过数字病理,病理医师可 以脱离显微镜的限制,在具备网络及显示环境的空间下进行病理诊断、远程会诊,打破了病理诊断的 时空限制,扩大了优质医疗资源的可及性,使得大 量基层医疗机构服务能力得以提升。

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2.智慧数字病理提升诊疗效率,节省诊断时间

智慧数字病理系统建设和运营可以在一定程度 上节省诊断时间,提高诊断效率。在实际病理科工 作中,有累计 80.0%的病理科医生认为当前数字病 理系统可以提高 50%以上的工作效率(N=45),有 累计 71.9%的病理科医生认为智慧数字病理系统可 以提高 50%以上的工作效率(N=32)。

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3.人工智能算法升级带来智慧数字病理诊断准确性进一步提升

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数字病理的发展为人工智能等技术用于病理辅 助诊断提供了可任意放大的病理图像和精准标注的 数据,形成了丰富的适合深度学习的数据集。与 AI 等技术结合后,智慧数字病理在病变识别、病变分 类、病变预测等病理诊断领域发挥巨大作用。

当前,深度学习等人工智能技术已经应用于各 类病理学图像的处理和分类中,神经网络被训练完 成特定的图像分割、诊断或预后情况判断 [2] 。Wang 等 [3]运用 网络构建有监督的分类模型智能医疗问答系统, 在分类任务中曲线下面积(Area Under Curve, AUC)达到了 0.925,并获得了 比 赛的冠军。此后,医疗打造了名为淋巴结助 手(LYmph Node智能医疗问答系统,LYNA)的工具,希 望在 数据分类的基础上得到提高。 2018 年, 团队加入了美国圣地亚哥海军医 疗中心的数据集后,LYNA 实现了 AUC 达到 0.99 的结果,且模型不受常见的组织学伪影(例如过度 固定、染色不良和气泡)的影响[4]。

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2019 年, 等 [5]提出了应用弱监督学习对大数据 量的前列腺癌(24,859 个 WSI)、皮肤癌(9,962 个 WSI)、乳腺癌(9,894 个 WSI)的数据集进行 分类检测,实现了所有癌症诊断的 AUC 达到 0.98。 该研究仅采用报告诊断作为标签,而非大量的手动 注释,证实运用基于大数据、低标注数据集的弱监 督模型在临床数据中的应用效果优于基于高标注数 据集的监督学习模型。2019 年 8 月, 等 [5]提出了基于 24,859 张前列腺 WSI 构建的弱 监督学习模型,准确率达到了 98%。有研究利用自动图像分析检测获得的胃活组织检查标本的灵敏度、 特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为 89.5%、 50.7%、47.7% 和 90.6%,显示了人工智能技术 在筛查胃镜样本中的应用潜力。

4.完整智慧数字病理系统或能够降低医疗机构运营成本

在全球范围内,有数据显示,实施完整数字病 理系统能够有效的削减医疗机构成本。据公开资料 显示,美国国家生物信息技术中心(NCBI)网站上 发表的一篇论文中,对大型机构中实施数字病理系 统如何显著降低成本进行了分析。在实施数字病理 学后的 5 年时间里,一个每年有 21.9 万份订单的实 验室预计可节省 1240 万美元。其关键因素在于, 生产力的提高使得实验室工作人员可以更好地管理 时间,使得数字病理系统分析组织图像的效率和精 准度远高于传统显微镜。除以上提升效率外,我们 进一步推测建设完整智慧数字病理系统后,传统物 理切片存储空间成本将由数字信息存储成本所替代, 购买传统显微镜相关费用也将由扫描仪和显示器所 替代,两方面的成本替代,或也可以降低医疗机构 的运营成本。

医疗数字化、智慧化转型是未来智慧医院发展 的必然趋势,而病理科作为公共平台科室,拥有庞 大的医疗数据,发挥病理科的数字化价值,需要将 病理数据转化为优质医疗资源,推动医疗创新。在 此期间,对于病理领域来说,除医院和医生需要对 智慧数字病理系统有进一步认知水平提高,政策导 向及技术快速发展(以降低成本)亦需要有进一步 的积极推动。

不过,因为我国尚未有完整智慧数字病理系统 实施的成功案例,缺乏相关应用经济学研究,具体 运营成本效率提升范围尚没有足够数据给予支撑。 但可以确定的是,数字及智慧技术在社会层面的应 用,可以提高社会整体运营效率。我们认为,智慧数 字病理系统随着科技的发展,最终可以达到降本增 效的目标。