8月27日，中国人民解放军总医院、中国医学科学院肿瘤医院、北京协和医院联合透彻影像（北京）科技有限公司开展的人工智能胃癌病理辅助诊断多中心研究成果“基于深度学习的临床应用级胃癌病理诊断系统”在国际顶级期刊《Nature Communications》发表。这是中国研究团队在病理人工智能领域发表的顶级学术成果，也是全球首个可应用于复杂器官临床病理诊断的人工智能系统。
病理人工智能诊断系统主要开发者之一、解放军总医院病理科副主任宋志刚表示，人工智能系统能够在有限的诊断时间内，保障诊断质量，有效防止漏诊的发生。
“病理医生可以把一些重复、繁锁的病理诊断工作交由辅助诊断系统完成，从而节省更多的时间进行复杂疾病的诊治和前沿领域的研究，推动医疗技术的发展。”宋志刚介绍，可应用于临床的人工智能病理诊断系统，是对当前病理诊断范式的革新，病理诊断即将迎来前所未有的时代拐点。
病理诊断人才缺口大，现状亟待改善
病理诊断是肿瘤类疾病的最终诊断，被称为医学诊断的“金标准”。病理医师的责任重大，对疾病的诊断不能出现差错，被称为“医生的医生”。病理医师不仅要有丰富的临床经验，还必须掌握影像学、分子学等方面的知识。培养一名合格的病理医师往往需要5到10年的时间。据国家卫健委的统计数据，全国注册在案的病理医师仅在1万人左右，人才缺口高达近9万人。
癌症时刻在威胁着人类的健康，病理诊断在癌症早期筛查和精准诊断发挥着重要的作用，准确的病理学诊断能够显著地降低患者的死亡率。在全球范围内，由于病理医师人数的严重不足，加之病理诊断难度大，病理科面临着巨大的诊断压力。为了满足临床治疗的需求，快速提供诊断结果，病理医师承担着超负荷的诊断工作量，误诊的发生在所难免，诊断现状亟待改善。
人工智能系统带来新机遇，破冰世纪难题
伴随着病理人工智能的不断发展，数字病理的价值被最大化发挥，医师通过全数字切片能够获得机器的辅助诊断结果，在提高诊断效率的同时有效降低漏诊率。病理影像具有文件体积大、信息量丰富、噪声种类多等特点，需要设计强大的人工智能模型对其进行建模，同时需要构建高效可扩展的存储和运算系统，对影像进行快速分析。
可应用于临床诊断的病理辅助诊断系统需要满足以下条件：（1）深度学习模型需要通过多款病理切片扫描仪所获得数千张连续样本的测试，敏感度应当接近100%，特异性超过80%。（2）通过人工智能系统的辅助，病理医师在不延长诊断时效的基础上，能够提高诊断的准确率。（3）人工智能辅助诊断系统需要经过来自多家医院病理切片的多中心验证，以确保系统在不同医院运行时的稳定性。
医学与技术的紧密结合，破解病理人工智能密码
据宋志刚介绍，“12名资深病理医师参与了本研究的标注，其中10名主治/副主任医师进行一审和二审，所有样本由病理科主任进行最终的审核。“整套标注流程在团队自主研发基于iPad和Apple Pencil的标注系统中进行，严格的标注流程保证了数据的质量，在源头上保证了人工智能系统的效果。
图1. 深度学习模型训练与测试框架，本研究采用深度图像分割模型，并证明分割相比分类模型，具有更好的准确率、可解释性及运算效率
不同于先前的研究工作，研究团队采用深度图像分割模型。“相比于之前大量团队广泛采用的图像分类模型，图像分割模型具有更好的准确率、运算效率及可解释性。”本项研究工作的技术负责人、透彻影像（北京）科技有限公司首席技术官王书浩博士介绍，“图像分割模型不仅能够在更高准确率的前提下提高分析速度，而且可以清晰地展示病变区域，更好地辅助病理医师的诊断过程。”
人工智能系统在解放军总医院超过3000张来自不同品牌切片扫描仪的真实世界测试切片上达到了接近100%的灵敏度和超过80%的特异性，系统具有良好的兼容性，在采用不同品牌的扫描仪的医院终端均可以使用。
图2. 基于iPad和Apple Pencil的标注工具，能够快速完成病理影像的标注过程，并内置严格的审核流程
为了验证人工智能系统在临床诊断中的表现，研究团队邀请了12名初级病理医生参与了人机协同测试。研究发现，施加诊断压力后，显微镜组与数字切片组的医生均呈现出漏诊率的增加，而人工智能系统的辅助显著提升了医生诊断的稳定性，病理诊断质量得以保障。
图3. 人机协同实验
经过大规模多中心测试，人工智能系统在北京协和医院与医科院肿瘤医院超过1500张的临床病理切片上，均能够达到接近100%的敏感度和超过93%的特异性，稳定性卓越。
图4. 多中心测试结果，模型在医科院肿瘤医院与北京协和医院的样本上获得了接近100%的灵敏度和超过90%的特异性
人工智能系统助推病理诊断迈入新时代
国发〔2017〕35号《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》将“智能影像识别”与“病理分型”研究提高到国家战略层面。2018年底，江苏省物价局印发了《省物价局、省卫生和计划生育委员会省人力资源和社会保障厅关于制定部分“互联网+”医疗服务项目试行价格的通知》，制定了“数字切片扫描服务”的收费标准，为人工智能系统的广泛应用树立了政策方针。
人工智能诊断系统是对传统病理诊断的技术革新，在医师与计算机协同工作的过程中，完成病理诊断的全流程。人工智能系统将成为病理医师的有力助手，辅助病理医师进行诊断，提高诊断效率。宋志刚指出，“在病理诊断中，疑难样本通常会使用免疫组化在进行更深入的诊断。人工智能系统在这些样本上均正确提示出了高风险区域，指导病理医师执行免疫组化等进一步诊断。”
人工智能正在推动传统病理走向智慧病理时代，即将会成为病理诊断常规辅助工具，惠及越来越多的病理医师。在提高诊断效率与质量的同时，人工智能系统将实现更加精细、定量化的诊断，进而造福每一位患者。
