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數(shù)字病理、智慧數(shù)字病理的 發(fā)展能夠讓病理診斷跨越地域限制、提升病理診斷 效率及準確性、節(jié)省診斷時間及運營成本。

1.數(shù)字病理跨越地域限制，擴大優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源可及性

相比傳統(tǒng)病理，數(shù)字病理實現(xiàn)了病理診斷和科 研服務(wù)劃時代的變革。通過數(shù)字病理，病理醫(yī)師可 以脫離顯微鏡的限制，在具備網(wǎng)絡(luò)及顯示環(huán)境的空間下進行病理診斷、遠程會診，打破了病理診斷的 時空限制，擴大了優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的可及性，使得大 量基層醫(yī)療機構(gòu)服務(wù)能力得以提升。

2.智慧數(shù)字病理提升診療效率，節(jié)省診斷時間

智慧數(shù)字病理系統(tǒng)建設(shè)和運營可以在一定程度 上節(jié)省診斷時間，提高診斷效率。在實際病理科工 作中，有累計 80.0%的病理科醫(yī)生認為當(dāng)前數(shù)字病 理系統(tǒng)可以提高 50%以上的工作效率（N=45），有 累計 71.9%的病理科醫(yī)生認為智慧數(shù)字病理系統(tǒng)可 以提高 50%以上的工作效率（N=32）。

3.人工智能算法升級帶來智慧數(shù)字病理診斷準確性進一步提升

數(shù)字病理的發(fā)展為人工智能等技術(shù)用于病理輔 助診斷提供了可任意放大的病理圖像和精準標(biāo)注的 數(shù)據(jù)，形成了豐富的適合深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)集。與 AI 等技術(shù)結(jié)合后，智慧數(shù)字病理在病變識別、病變分 類、病變預(yù)測等病理診斷領(lǐng)域發(fā)揮巨大作用。

當(dāng)前，深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于各 類病理學(xué)圖像的處理和分類中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練完 成特定的圖像分割、診斷或預(yù)后情況判斷 [2] 。Wang 等 ［3］運用 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建有監(jiān)督的分類模型智能醫(yī)療問答系統(tǒng)， 在分類任務(wù)中曲線下面積（Area Under Curve， AUC）達到了 0.925，并獲得了 比 賽的冠軍。此后，醫(yī)療打造了名為淋巴結(jié)助 手（LYmph Node智能醫(yī)療問答系統(tǒng)，LYNA）的工具，希 望在 數(shù)據(jù)分類的基礎(chǔ)上得到提高。 2018 年， 團隊加入了美國圣地亞哥海軍醫(yī) 療中心的數(shù)據(jù)集后，LYNA 實現(xiàn)了 AUC 達到 0.99 的結(jié)果，且模型不受常見的組織學(xué)偽影（例如過度 固定、染色不良和氣泡）的影響［4］。

2019 年， 等 ［5］提出了應(yīng)用弱監(jiān)督學(xué)習(xí)對大數(shù)據(jù) 量的前列腺癌（24,859 個 WSI）、皮膚癌（9,962 個 WSI）、乳腺癌（9,894 個 WSI）的數(shù)據(jù)集進行 分類檢測，實現(xiàn)了所有癌癥診斷的 AUC 達到 0.98。 該研究僅采用報告診斷作為標(biāo)簽，而非大量的手動 注釋，證實運用基于大數(shù)據(jù)、低標(biāo)注數(shù)據(jù)集的弱監(jiān) 督模型在臨床數(shù)據(jù)中的應(yīng)用效果優(yōu)于基于高標(biāo)注數(shù) 據(jù)集的監(jiān)督學(xué)習(xí)模型。2019 年 8 月， 等 ［5］提出了基于 24,859 張前列腺 WSI 構(gòu)建的弱 監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，準確率達到了 98%。有研究利用自動圖像分析檢測獲得的胃活組織檢查標(biāo)本的靈敏度、 特異度、陽性預(yù)測值和陰性預(yù)測值分別為 89.5%、 50.7%、47.7% 和 90.6%，顯示了人工智能技術(shù) 在篩查胃鏡樣本中的應(yīng)用潛力。

4.完整智慧數(shù)字病理系統(tǒng)或能夠降低醫(yī)療機構(gòu)運營成本

在全球范圍內(nèi)，有數(shù)據(jù)顯示，實施完整數(shù)字病 理系統(tǒng)能夠有效的削減醫(yī)療機構(gòu)成本。據(jù)公開資料 顯示，美國國家生物信息技術(shù)中心（NCBI）網(wǎng)站上 發(fā)表的一篇論文中，對大型機構(gòu)中實施數(shù)字病理系 統(tǒng)如何顯著降低成本進行了分析。在實施數(shù)字病理 學(xué)后的 5 年時間里，一個每年有 21.9 萬份訂單的實 驗室預(yù)計可節(jié)省 1240 萬美元。其關(guān)鍵因素在于， 生產(chǎn)力的提高使得實驗室工作人員可以更好地管理 時間，使得數(shù)字病理系統(tǒng)分析組織圖像的效率和精 準度遠高于傳統(tǒng)顯微鏡。除以上提升效率外，我們 進一步推測建設(shè)完整智慧數(shù)字病理系統(tǒng)后，傳統(tǒng)物 理切片存儲空間成本將由數(shù)字信息存儲成本所替代， 購買傳統(tǒng)顯微鏡相關(guān)費用也將由掃描儀和顯示器所 替代，兩方面的成本替代，或也可以降低醫(yī)療機構(gòu) 的運營成本。