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AI破门而入!与病理市场擦出怎样的火花?

2019-4-19 00:00| 编辑: 小桔灯网| 查看: 1997| 评论: 0|来源: MedTrend医趋势

摘要: 经历过“寒冬”,人工智能领域开启了加速创新的步伐,随着人工智能技术的发展和落地,人工智能辅助医生提供诊疗服务已屡见不鲜。AI作为数字前沿,新的数字化颠覆正在成型。目前,人工智能已经影响了医疗行业的工作模 ...

经历过“寒冬”,人工智能领域开启了加速创新的步伐,随着人工智能技术的发展和落地,人工智能辅助医生提供诊疗服务已屡见不鲜。AI作为数字前沿,新的数字化颠覆正在成型。


目前,人工智能已经影响了医疗行业的工作模式,在很多方面都取得了卓越成绩,在体外诊断的病理诊断中更是独树一帜。


AI病理诊断成医学AI新方向


继AI影像筛查之后,AI病理诊断或是医学AI突破的新方向。


病理诊断对临床治疗具有重要作用,尤其是在发病率逐年提升的肿瘤诊疗领域。病理诊断是医学界公认的最可信赖、重复性最强、准确性最高的诊断标准,被称为疾病诊断的“金标准”,是目前任何手段都无法替代的终末诊断,也是指导临床治疗和预后评估最可靠依据。


AI病理诊断可以大大减轻病理医生工作负担,帮助病理医生精确诊断;同时节省了医院病理科的人力、时间成本,提高病理诊断的质量和效率;将AI病理这一优质医疗资源推广到基层医疗机构和欠发达地区,基层医疗机构医生的诊断水平得以提升,同时解决了我国病理诊断的医疗资源分布不均。


随着2009年、2011年卫生部对于病理科建设和管理政策的出台,病理地位逐步得到提升。这也是病理市场繁荣的开始,其专业价值正在被逐渐认可。


2009年,卫生部出台《病理科建设与管理指南(试行)》(卫办医政发【2009】31号)文件,提出了病理科规范发展的指导性意见。各地趁着政策东风纷纷成立病理质控中心,极大地激发了各大医院建设病理信息系统的热情。


2011年,卫生部接连出台两份文件,用大量的篇幅着墨病理管理与持续改进。病理市场日益得到认可和重视,为各大医院病理科建设病理信息系统打足了底气。


但是我国病理诊断面临着医疗资源分布不均,病理行业面临着人才严重短缺的现象。病理医生数量严重缺乏、水平参差不齐,直到2017年初,中国注册的病理医生也只有1万多人,远远跟不上临床发展的需要,病理医生缺口高达9万人


我国病理诊断所面临的问题说明病理市场有较大的发展空间,国内企业看好这一市场,将目光投向AI病理这一领域,深入挖掘AI病理市场。


  • 腾讯华银健康医学AI领域的病理分析展开合作,双方签署“医学人工智能开发项目”战略合作协议,推进AI病理技术的研发和应用。


  • 杭州迪英加科技专注于AI+数字病理影像分析,公司开发了前沿的数字病理图像分析和辅助诊断的算法,在普通计算机上处理分析超过1G的全场扫描病理学影像仅需5~10秒。迪英加科技和国内外50家以上的三甲医院建立了深度合作,深耕AI+数字病理医疗领域。


  • 福怡股份研制了数字病理智能诊断系统,可以完成图像高清数字化转换,最高通量400片,实现24小时无人值守自动扫描。


然而,目前国外在智能病理系统的应用上已达到较高水平。联合市场调研发布报告指出,2013~2020年,全球智能病理市场将以14.3%的年度复合增长率增长,该市场在2012年价值19.8亿美元,预计2020年将达到57亿美元


AI“大显身手”—— 辅助病理诊断


人工智能在病理学领域的应用市场不断扩大,智能病理分析产品层出不穷,应用也日益广泛。人工智能与病理结合到底能擦出怎样的火花?


谷歌和Verily:AI辅助乳腺癌淋巴结病理诊断


要正确诊断癌症,需要在几百亿个像素里找到出错的几个,人工智能在病理诊断中承担了这最后的阅片环节,通过特定的算法,对病理图片进行智能处理,通过训练和对算法的优化,开发出高精度、高效率的病理识别算法模型。



谷歌公司Verily生命科学的科学家们做过一次试验,对130张病理切片进行乳腺癌淋巴结转移病灶检测。他们将这些图像分割成了数万至数十万个128x128像素的小区域,每个小区域内含有数个肿瘤细胞,供人工智能学习。


人工智能更准确地找到肿瘤区域


最终,这款人工智能掌握了一项像素级的技巧,它能分辨出单个小区域内被标注为“肿瘤”的像素,从而将整个小区域标注为“肿瘤区”,将肿瘤组织与健康组织区分开来。


病理学家花了整整30个小时,仔细分析了130张切片,得出诊断结果。基于灵敏度(找到了多少正确的肿瘤)和假阳性(将多少正常组织诊断为肿瘤)的评分中,病理学家的准确率为73.3%,而人工智能交出的答卷是88.5%


这款人工智能是美国加州圣迭戈的海军医疗中心谷歌人工智能部门合作开发的一种乳腺癌监测算法,这一算法可以对淋巴结切片进行自动监测评估,被称为淋巴结助手(LYNA)。LYNA基于Inception-v3,能够以十亿像素级的拍摄效果自动检测和定位肿瘤的大小,深度识别图像。在测试中,LYNA的检测精准度达到99%,几乎高于人类病理学专家的水平。


飞利浦:WIS系统解读数字病理图像



飞利浦公司的Intellisite病理解决方案软件中的全视野图像系统(WIS)可以很好地解读数字病理图像,包括一个超快病理切片扫描仪,一个图像管理系统和一个显示器。在此系统上可以实现扫描、存储、演示、审查和数据共享。TissueMark是该系一个计算病理学工具,也是通过此工具快速分析实体肿瘤组织样品


▲医生利用全视野图像系统解读数字病理图像


Inspirata:mitoSēK™识别恶性肿瘤细胞



对于恶性肿瘤细胞的判别可以使用Inspirata公司mitoSēK™,可以识别分裂细胞,这些细胞很可能就是恶性生长的细胞。此工具可以即时突出显示潜在有问题的扫描区域,通过清晰的显示,病理学家可以有针对性地阅片并且不必手动执行此操作,也无需逐步放大,从而节省时间。


分级诊疗、远程中的AI病理诊断


目前,国家推动实行分级诊疗、远程医疗,实现医疗资源合理配置,促进基本医疗卫生服务均等化。



  • 2015年,《关于推进分级诊疗制度建设的指导意见》探索设置区域病理诊断机构,实现区域医疗资源共享。鼓励通过信息化手段促进医疗资源纵向流动,鼓励二、三级医院向基层医疗卫生机构提供远程病理会诊。《关于印发麻醉等6个专业质控指标(2015年版)》表示建立国家病理质控中心,进一步推进我国病理诊断质量控制管理,而远程平台成为质控管理的重要手段。


人工智能与病理结合在辅助分级诊疗、远程医疗中扮演着重要角色,将分级诊疗、远程医疗逐步深入拓展开来,最大化地为人们带来便捷的医疗服务,成为未来中国医疗领域的发展方向。


恒扬数据将目标锁定在AI病理领域,创建了恒扬人工智能病理诊断系统,协助病理医生高效完成疑似病症的预判和诊断。


该诊断系统主要对乳腺癌淋巴结转移进行识别和认定,可以根据乳腺淋巴结数字切片样本的细胞形态的特异性判断样本的阴阳属性;标注病变部位的形态轮廓,辅助病理医生对病变部位快速定位,减少搜寻时间;通过测量病变部位的尺寸,对病变部位、病毒、细菌数量、有丝分裂癌细胞数量进行计数统计,量化计数结果,实现可视化数据统计。


借助AI技术,恒扬人工智能病理诊断机把顶级病理医生从简单重复性、机械性的工作中解脱出来,最大限度地发挥专家能力,同时将优质医疗资源快速下沉到基层医疗机构,提升基层医生诊疗水平,降低基层医院病理科误诊漏诊率,实现分级诊疗,让基层人民享受到优质医疗服务。


广药大附一院成立远程病理诊断中心,启用人工智能远程病理诊断系统,与连南医院成功对接远程病理诊断。


一女士左侧乳房出现肿物在连南医院普外科进行手术治疗,手术当天医生为她取出肿物后,病理技术人员随即进行标准化处理,扫描上传至远程病理诊断系统,传输到广药大附一院病理科。广药大附一院病理科专家通过系统在线阅片,诊断出结果:左乳浸润性癌,立刻传输回连南医院。连南医院手术专家根据病理结果,对这位女患者进行相关肿瘤清扫处理。


得益于远程病理诊断系统的帮助,整个过程耗时仅30分钟,和到三甲医院接受手术术中病理诊断时间无差。



AI病理是一个非常大的市场,有着广阔的发展前景。近年来,中国的AI病理取得了一定的进展,但AI病理数据量大、诊断标准多,需要由简单到复杂,由单病种到多病种。受限于技术发展、接受程度和使用成本等制约,我国的数字病理诊断与国外相比还存在很大差距,所以还有很长的路要走。相信在未来经过不断的探索和实践,人工智能与病理的结合会造福更多的病患。

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