人工智能及數字病理在地市級醫院的應用與發展

趙 猛，趙雪利，張志勇

（1.華北理工大學，河北唐山063000；2.唐山市工人醫院，河北唐山063000）

0 引言

2019年1月，由國家癌癥中心發布的最新一期全國癌癥統計數據［1］顯示，2015年全國惡性腫瘤發病約392.9萬人，這意味著，平均每天超過1萬人被確診為癌癥，每分鐘有7.5人被確診為癌癥。然而，衛生服務需求與醫療衛生資源之間的矛盾使得傳統醫療手段和看病模式不能滿足社會發展的需要以及人民對更優質醫療資源的向往。而對于更多的面對人民群眾的地市級醫院來講，資源與需求的矛盾尤為顯著，相對應的腫瘤相關科室的人員及硬件設施的缺乏，將對疾病的及時準確診斷造成一定的影響，并可能因此造成醫患矛盾的加深。

而大數據和云計算支撐的人工智能［2-3］（Artificial Intelligence，AI）的快速發展，則可能成為解決這一矛盾的核心問題。數字病理是近些年興起的一種新型病理技術手段，通過高清掃描儀可以將普通的病理切片轉換成數字形式，并利用網絡進行傳輸，從而實現病例的遠程會診，以及切片的數字化保存。而隨著人工智能系統向醫療行業的進軍，病理切片的數字化形式為利用人工智能進行輔助診斷以及診斷奠定了基礎。國內一流醫院病理科普遍開展人工智能技術與數字病理的結合，以減輕科室工作量，將更多的時間用于疑難病例的診斷與教學工作的推進。

1 基層醫院病理科的現狀

相對其他臨床科室，病理科的發展不僅受限于醫院本身的不重視，同樣來自于人民群眾對病理事業的不了解，更突出體現在病理人才的缺乏以及相應硬件設施的不完全。

眾所周知，醫療資源分布不均勻是我國新醫改目前面臨的重要難題之一［4］。對于基層醫院病理科來說，其中包括病理人才的缺乏以及相關儀器設備的欠缺。目前，病理科工作廣泛開展于二級醫院，但在大多數地區仍存在工作用房不足、人才配置不合理、科研層次低等問題［5］。相對于醫院來說，病理科屬于醫技科室，但由于歷史以及醫療水平等原因我國病理科并未受到醫院管理層的重視，而往往成為檢驗科的附屬，因此病理科的內部設置往往受到當地醫院檢驗科的控制，其工作空間多數小于檢驗科，抑或部分醫院僅設置病理科臨時工作地址，而缺乏獨立科室的存在。相對于狹小的工作空間，導致病理科的大部分臨床工作很難開展，如免疫組織化學染色技術、術中冰凍技術以及外院遠程會診等，而已開展的常規病理工作在不同級別醫院間的差距仍較大，不僅體現在病理診斷水平，同時也反映了其臨床對病理標本的處理不夠規范以及基層病理科部分設備老化等問題。值得一提的是，雖然我國擁有國際一流的病理專家、學者，但他們一般就職于部分一線城市三甲醫院，而我國近些年一直進行的下鄉活動，雖然多數是醫院的青年骨干，但是限于基層硬件設施的條件，支援計劃仍是一項亟須推進的項目，未來或許可以允許更多的基層醫師去高水平的病理科進行學習，并帶回更為先進的理念。值得一提的是由于近期疫情的影響，病理專業在部分醫療企業的支持下，廣泛開展了網絡會議、網絡探討，并積極舉辦網絡病理學習班，這將大大有利于基層及初級病理醫生的進步，有利于病理專業的發展，同時解決了部分基層醫院由于地域和時間問題難以隨時學習的問題。

此外，關于人才的儲備以及配置問題在基層醫院病理科仍尤為尖銳。大部分基層醫院的病理人才或僅為接受過病理學教育的臨床醫學學生（可喜的是，目前部分院校采取了靈活教學模式，有利于病理人才的培養），這將限制科室的科研發展，尤其是在基層醫院病理科缺少強大學科帶頭人的前提下。另外，基層醫院病理人員缺乏培訓和技能上升空間仍是限制基層病理科發展的重要因素之一。同樣基于這一點，由部分企業所形成的地方醫療服務集團在大力網集地市級醫院病理科優秀人才，在這種背景下，形成了由公益性的醫院向私立的企業醫院的醫師分流；而私立醫院的“高檔環境”，也使得大量患者涌向了私立醫院。這將減少公立醫院的標本數量，因此可能導致醫院病理科的培養及科室經濟出現危機。

2 人工智能及數字病理的應用及發展

人工智能（AI）的傳說可以追溯到古埃及，隨著人們對機器智能的逐漸開發利用，尤其是在1941年以來電子計算機的發展，人們逐漸可以在現實中利用科學技術創造出機器智能，而“人工智能”一詞最初是在1956年DARTMOUTH學會上提出。自此，研究者們發展了眾多理論和原理，人工智能也開始進入到日常生活。目前，人工智能已經在機器翻譯、智能控制、專家系統、機器人學、語言和圖像理解、遺傳編程機器人工廠、自動程序設計、航天應用、龐大的信息處理、儲存與管理，執行化合生命體無法執行的或復雜或規模龐大的任務等方面表現出優異的成績，為人們的日常生活帶來了日新月異的變化。而臨床醫學的進步同樣一直離不開科學技術的更新，同樣得益于人工智能的快速發展，從達·芬奇手臂的外科進步，到CT等影像圖片的自動化分析，可以說人工智能已經在醫學領域得到了長足的進步。

目前，人工智能在病理方面的研究進展主要表現在數字病理上，大多數三級醫院已經開始使用數字化病理掃描儀對常規病理切片進行處理，這項技術的進步可以使得病理工作人員實現遠程會診以及臨床病理資料的數字化保存，需要指出的是，該技術對于切片的染色以及封化處理要求較高，將對病理技術人員提出一個新的要求。而對于大部分地市級醫院而言，技術人員的要求普遍較低，部分技術人員甚至處于無證上崗狀態，而對于部分二級醫院，出于種種原因，病理科內部人員的配置或更為不合理，可能出現整個科室沒有診斷與技術之分，臨床病理醫師全權負責組織的取材、脫水、包埋、切片、染色以及封片過程。但是可以發現國際水平的病理科技術人員，尤其是在美國等發達國家和地區，病理科技術人員卻是一種高級職業，相當多的醫院甚至共享一位優秀的技術人員，而在國內，同樣也有一批由研究生組成的技術人員隊伍，他們可以在完成本職工作的基礎上，進行一定的技術創新，并以文獻的形式表現出來。故而，在人工智能時代背景的要求下，技術的創新利用，必須要求技術人員進行深一步地學習以適應這一時代的要求。而對于部分縣一級醫院，人工智能的進一步發展，或將進一步加快目前私有醫療集團對基層病理科的托管。

數字病理的優勢在于其可以將數字化切片直接進行分析，目前在胃癌，乳腺癌以及膽管癌等領域均已取得一定的成果［6］。其在病理分析中的廣泛應用不但可以提升病理診斷的準確度、減輕病理醫師負擔，還能為患者提供個性化的治療意見和疾病預后判斷，類似于CT智能系統的基因分析，可以減少患者的經濟負擔，同樣為臨床的進一步處理爭取了時間。但就目前而言，病理方面的人工智能依然處于研發階段，雖然部分技術已經逐漸應用于臨床，如圖片的組合和病變的篩檢工作，但進一步的病理診斷以及與臨床信息的進一步符合仍需人工進行下一步的處理，部分人工智能的診斷結果往往作為人工的輔助驗證。

雖然現在仍有些許不足之處，但隨著大數據信息的進一步錄入，以及信息的深度整合，人工智能技術必將給醫療行業帶來一次深遠意義的改革。

3 地市級醫院與數字病理的結合與展望

針對目前地市級醫院的人才短缺以及設備不足問題，數字病理的出現似乎可以做到完美地解決，但現實的處理過程中可能仍需進一步的磨合，例如數字病理掃描儀的規范化使用以及相應設備的購買，傳統技術人員的技術更新問題，以及更為嚴峻的基層工作形勢，數字病理的進一步發展是否會取代基層病理醫師的工作？需要指出的是，由于目前的臨床病理樣本數量不足、具體疾病分類標記水平參差不齊，使得依托于大數量，高質量的算法訓練不足，必將影響其準確率和實用性，因而無法完全滿足臨床應用的需求。而擁有大型設備的公司企業似乎也不能做到公益支持病理事業的發展。目前，大多數綜合性大學開始進行“醫工聯合”，將傳統醫療行業與現代工科技術相結合，利用現代高速進步的科學技術，反哺醫療，為人民群眾的健康保駕護航。數字病理的出現固然離不開病理科大量標本和臨床信息的基礎，但具體的硬件掃描設備以及文件傳輸能力卻需要理工科人才來設計完成；同樣，掃描圖片的對比以及癌灶的識別也需要軟件專家的編程處理。只有各行聯合，才能最終實現數字病理的人工智能。此外，經濟條件對于較小的醫院進行知識創新必然是一種阻礙，而對于某些企業而言，創新是發展的一種方式，故而對于一般地市級醫院病理科來說，不妨與第三方醫療機構或企業進行合作，以利于醫院自身的發展和科研能力的提升。

相信隨著病理事業的發展于人工智能技術的進步，在地市級醫院的病理工作者將會逐漸實現智能化，新醫改的分級診療方式或將依賴地市級醫院與人工智能的結合而更加滿足人們的需求。