案例 | 病理“數字化”，Proscia 用 AI 提升病理診斷精确度

雷鋒網消息，5 月份，Google CEO Sundar Pichai 在谷歌 I /

O 大會上向數百萬觀衆進行了一個演講，主題為 AI 在數字病理學上的應用。5

周前，FDA 宣布準許第一個整體切片成像（WSI）系統，作為病理學診斷的主要方式。以上兩個事件都指向病理學和實驗室醫學的未來：軟體将在醫學領域占據主導地位。

過去 20

年中，軟體已經席卷世界。零售業由電子商務公司亞馬遜主導，電影租賃業巨頭 Blockbuster (百事達) 被線上影片租賃公司 Netflix

擠垮，還有 Uber 用軟體接管了計程車行業。目前尚未見到軟體大規模進軍醫療保健領域，軟體應用于數字病理學，可以說是軟體在醫療領域最初的嘗試。

當然持懷疑态度的人會反駁到：“組織細胞永遠是具有實體性質的”，或者是說：“計算機永遠不會像人類一樣能夠診斷出癌症這樣複雜的疾病”。所有這些反駁的觀點都是正确的，但軟體的研發已經開始涉足病理學核心功能，标志着軟體已經向着診斷癌症的方向進軍。

病理學是軟體沒有“攻占”的最後一塊前沿陣地，病理學診斷的金标準仍然是病理醫生使用顯微鏡觀察病理切片上組織細胞的病理變化，進而做出診斷結果。

病理學是醫學領域的關鍵一環，通常疾病的第一份診斷報告都出自病理診斷。是以，醫生對于患者做出的治療措施，80％ 受病理學報告的影響。出于同樣的原因，它也可能是衛生保健系統面臨 7,500億美元誤診成本的最大問題。

病理醫生訓練有素，他們是識别組織細胞中病理變化方面的專家。然而，即使是最好的病理醫生也會犯錯誤，他們通常隻是主觀地給出一個最可能的疾病類型，而沒有量化的答案。由于診斷的不确定性，可能延誤了對患者的治療。

軟體在病理學中幾乎沒有作用，但是最近有了新的研究進展。技術是讀取載玻片中的數字病理圖譜，是以該領域已被大部分人歸入實體領域。目前，數字病理領域的主要參與者正在推動切片成像系統應用于實際，研發通過掃描切片來生成大量病理圖像的硬體。

将切片上的病理資訊轉換成像素的實驗是走在科技前沿的。因為用顯示器呈現病理變化比顯微鏡好，因為顯示器可以通過像素點呈現切片的所有病理生理現象，這便是數字病理學的重要之處。數字化系統還幫助将檔案存貯并提供了檢索功能，為以後快速擷取提供了極大便利。隻有軟體才能将數萬億像素的組織圖譜應用于人類疾病的病理診斷。

病理數字化對醫療診斷的影響是巨大的，有幾個關鍵點我們要記住。首先，我們将看到一個重新設計的實驗室及其工作流程，這個流程簡單而且全面，采取設定的做法并将切片資料轉化為數字資訊。或者說，将數字診斷與醫生診斷結合起來。這是一項醫學創新，使病理醫生能夠為數字病理提供輔助答案：“我的癌症是否會擴散？”，“我的癌症在五年内是否會複發？”和“哪種是最有效的治療方法？”。如今數字病理均可以解決上述問題，依據相關資訊進行分子檢測，采用類似于遺傳學的方式，用數字病理學為癌症診斷和護理提供依據。

衛生保健和技術上司者持續推動病理學向數字化轉型，已經長達 15 年之久。為什麼現在的轉型速度越來越快呢？

最近五年，數字病理學是一個具有巨大前景并且短期能夠看見落地場景的領域，是以投資者對這類研究保持樂觀的态度。然而，實驗室單獨購入切片掃描器需要投入數百萬美元。圖像檔案大小約 1GB，意味着實驗室每年需要建立

PB 級資料集，病理數字化過程對于 IT 挑戰和存儲成本提出了挑戰。然而，最現實的問題還是來自政策層面，美國尚未出台用于初步診斷的數字病理系統的相關政策。

據雷鋒網(公衆号：雷鋒網)了解，2017 年 4 月，FDA 首次準許了用于初步診斷病理的整體切片成像系統，這項舉措刺激了其他硬體供應商的投資，并燃起了人們對于數字病理學應用于臨床病例的興趣。醫療中心和商業實驗室開始認識到，為了不掉隊，他們必須要應用數字病理學的技術。早期入局者意識到，雖然這個數字生态系統的誕生離不開硬體的推動，但其實真正地挖掘了這個系統價值的是軟體。

随着數字病理學的普及，計算機識别圖像複雜模式的能力取得了巨大的進步。對于實驗室來說，病理學上的計算進步有兩種形式：增強和自動化，二者相輔相成。傳統診斷工作流程的自動化使得病理學家可以花更多的時間在更棘手的病例上，比如在人眼無法辨識的情況下對病理資料進行擴充，為病理醫生提供癌症的診斷依據。

Proscia：用雲平台進行病理分析

近十年來，我國癌症發病率在逐年上升，在癌症的術後診斷中，病理分析一直扮演着重要角色。不過，目前我國病理醫生缺口高達

10

萬，無法為每個惡性良性腫瘤患者提供高品質的服務。眼下，“網際網路+”和“數字化病理技術”為破解這一難題帶來了機遇：相較于傳統病理，雲病理讓醫療資源使用率提高、成本降低。

以國外的一家公司為例，Proscia

成立于 2014

年，是美國一家專注于惡性良性腫瘤病理雲技術開發的公司，其業務主要涵蓋惡性良性腫瘤切片的影像學分析、資料整合和雲共享三方面，Proscia 等公司研發的軟體為數字化病理提供了一個平台，可以實作數字病理學預期的大部分功能，同時利用 AI 通過自動化和增強功能為數字病理提供支援。通過機器學習，讓病理學的診斷由定性轉為定量，進而提高病理分析的準确率。

該公司于 2016 年 7 月獲得 100 萬美元種子輪融資。

2015年， Proscia 建立了一個數字病理雲平台，該平台使用計算機視覺來分析惡性良性腫瘤的活檢切片和醫學影像，并為醫學專家提供每張切片中的病理資料。 今年上半年， Proscia 将這項雲技術跨界應用于惡性良性腫瘤病理分析，建立了惡性良性腫瘤病理切片雲資料庫。

醫學影像分析學和雲系統的結合，讓

Proscia 擁有了大量的惡性良性腫瘤病理大資料。有了這些資料， Proscia

能同時為研究機構、生物技術公司、醫療機構和教育部門提供服務。具體來說， Proscia

為科研機構提供來自全世界的病例樣本整理分析；為生物技術公司開發新型藥物提供了充足的資料來源；而在醫療機構中，Proscia

能幫助醫生判斷惡性良性腫瘤患者術後惡性良性腫瘤切片的情況，并對下一步治療方案的确定提供可靠的依據；雲資料庫中來自全世界的惡性良性腫瘤病理切片資訊也為教育部門提供了良好的教學素材。

據雷鋒網了解，Proscia

的首席執行官 David West

表示，數字病理學應用範圍廣泛，從對于常見癌症的自動化分類到活檢診斷癌症等等不可觀察的改變對于臨床診斷十分有意義。“數字病理學正在向癌症護理方面發展，并且在未來五年内，軟體将完全進入癌症診斷和患者愈後護理方面。”

本文作者：白及