案例 | 病理“数字化”，Proscia 用 AI 提升病理诊断精确度

雷锋网消息，5 月份，Google CEO Sundar Pichai 在谷歌 I /

O 大会上向数百万观众进行了一个演讲，主题为 AI 在数字病理学上的应用。5

周前，FDA 宣布批准第一个整体切片成像（WSI）系统，作为病理学诊断的主要方式。以上两个事件都指向病理学和实验室医学的未来：软件将在医学领域占据主导地位。

过去 20

年中，软件已经席卷世界。零售业由电子商务公司亚马逊主导，电影租赁业巨头 Blockbuster (百事达) 被在线影片租赁公司 Netflix

挤垮，还有 Uber 用软件接管了出租车行业。目前尚未见到软件大规模进军医疗保健领域，软件应用于数字病理学，可以说是软件在医疗领域最初的尝试。

当然持怀疑态度的人会反驳到：“组织细胞永远是具有物理性质的”，或者是说：“计算机永远不会像人类一样能够诊断出癌症这样复杂的疾病”。所有这些反驳的观点都是正确的，但软件的研发已经开始涉足病理学核心功能，标志着软件已经向着诊断癌症的方向进军。

病理学是软件没有“攻占”的最后一块前沿阵地，病理学诊断的金标准仍然是病理医生使用显微镜观察病理切片上组织细胞的病理变化，从而做出诊断结果。

病理学是医学领域的关键一环，通常疾病的第一份诊断报告都出自病理诊断。因此，医生对于患者做出的治疗措施，80％ 受病理学报告的影响。出于同样的原因，它也可能是卫生保健系统面临 7,500亿美元误诊成本的最大问题。

病理医生训练有素，他们是识别组织细胞中病理变化方面的专家。然而，即使是最好的病理医生也会犯错误，他们通常只是主观地给出一个最可能的疾病类型，而没有量化的答案。由于诊断的不确定性，可能延误了对患者的治疗。

软件在病理学中几乎没有作用，但是最近有了新的研究进展。技术是读取载玻片中的数字病理图谱，因此该领域已被大部分人归入物理领域。目前，数字病理领域的主要参与者正在推动切片成像系统应用于实际，研发通过扫描切片来生成大量病理图像的硬件。

将切片上的病理信息转换成像素的实验是走在科技前沿的。因为用显示器呈现病理变化比显微镜好，因为显示器可以通过像素点呈现切片的所有病理生理现象，这便是数字病理学的重要之处。数字化系统还帮助将文件存贮并提供了检索功能，为以后快速获取提供了极大便利。只有软件才能将数万亿像素的组织图谱应用于人类疾病的病理诊断。

病理数字化对医疗诊断的影响是巨大的，有几个关键点我们要记住。首先，我们将看到一个重新设计的实验室及其工作流程，这个流程简单而且全面，采取设定的做法并将切片数据转化为数字信息。或者说，将数字诊断与医生诊断结合起来。这是一项医学创新，使病理医生能够为数字病理提供辅助答案：“我的癌症是否会扩散？”，“我的癌症在五年内是否会复发？”和“哪种是最有效的治疗方法？”。如今数字病理均可以解决上述问题，依据相关信息进行分子检测，采用类似于遗传学的方式，用数字病理学为癌症诊断和护理提供依据。

卫生保健和技术领导者持续推动病理学向数字化转型，已经长达 15 年之久。为什么现在的转型速度越来越快呢？

最近五年，数字病理学是一个具有巨大前景并且短期能够看见落地场景的领域，因此投资者对这类研究保持乐观的态度。然而，实验室单独购入切片扫描仪需要投入数百万美元。图像文件大小约 1GB，意味着实验室每年需要创建

PB 级数据集，病理数字化过程对于 IT 挑战和存储成本提出了挑战。然而，最现实的问题还是来自政策层面，美国尚未出台用于初步诊断的数字病理系统的相关政策。

据雷锋网(公众号：雷锋网)了解，2017 年 4 月，FDA 首次批准了用于初步诊断病理的整体切片成像系统，这项举措刺激了其他硬件供应商的投资，并燃起了人们对于数字病理学应用于临床病例的兴趣。医疗中心和商业实验室开始认识到，为了不掉队，他们必须要应用数字病理学的技术。早期入局者意识到，虽然这个数字生态系统的诞生离不开硬件的推动，但其实真正地挖掘了这个系统价值的是软件。

随着数字病理学的普及，计算机识别图像复杂模式的能力取得了巨大的进步。对于实验室来说，病理学上的计算进步有两种形式：增强和自动化，二者相辅相成。传统诊断工作流程的自动化使得病理学家可以花更多的时间在更棘手的病例上，比如在人眼无法辨别的情况下对病理数据进行扩充，为病理医生提供癌症的诊断依据。

Proscia：用云平台进行病理分析

近十年来，我国癌症发病率在逐年上升，在癌症的术后诊断中，病理分析一直扮演着重要角色。不过，目前我国病理医生缺口高达

10

万，无法为每个肿瘤患者提供高质量的服务。眼下，“互联网+”和“数字化病理技术”为破解这一难题带来了机遇：相较于传统病理，云病理让医疗资源利用率提高、成本降低。

以国外的一家公司为例，Proscia

成立于 2014

年，是美国一家专注于肿瘤病理云技术开发的公司，其业务主要涵盖肿瘤切片的影像学分析、数据整合和云共享三方面，Proscia 等公司研发的软件为数字化病理提供了一个平台，可以实现数字病理学预期的大部分功能，同时利用 AI 通过自动化和增强功能为数字病理提供支持。通过机器学习，让病理学的诊断由定性转为定量，从而提高病理分析的准确率。

该公司于 2016 年 7 月获得 100 万美元种子轮融资。

2015年， Proscia 创建了一个数字病理云平台，该平台使用计算机视觉来分析肿瘤的活检切片和医学影像，并为医学专家提供每张切片中的病理数据。 今年上半年， Proscia 将这项云技术跨界应用于肿瘤病理分析，建立了肿瘤病理切片云数据库。

医学影像分析学和云系统的结合，让

Proscia 拥有了大量的肿瘤病理大数据。有了这些数据， Proscia

能同时为研究机构、生物技术公司、医疗机构和教育部门提供服务。具体来说， Proscia

为科研机构提供来自全世界的病例样本整理分析；为生物技术公司开发新型药物提供了充足的数据来源；而在医疗机构中，Proscia

能帮助医生判断肿瘤患者术后肿瘤切片的情况，并对下一步治疗方案的确定提供可靠的依据；云数据库中来自全世界的肿瘤病理切片信息也为教育部门提供了良好的教学素材。

据雷锋网了解，Proscia

的首席执行官 David West

表示，数字病理学应用范围广泛，从对于常见癌症的自动化分类到活检诊断癌症等等不可观察的改变对于临床诊断十分有意义。“数字病理学正在向癌症护理方面发展，并且在未来五年内，软件将完全进入癌症诊断和患者愈后护理方面。”

本文作者：白及