每經記者 任飛

長期以來，病理科醫生的匱乏，不僅會使醫院專科化的發展存在短板，也對患者的病情診斷和健康管理帶來隱患。

除了遠程診斷外，業界已經開始謀求AI賦能病理診斷，通過搭建基於深度學習模型的人工智能系統，呈現初步診斷結果，輔助病理醫生決策。透徹影像目前就正在攻關這一領域，在提高診斷效率與準確率的同時，也爲我國病理醫生隊伍的培養贏得更多寶貴時間。

病理診斷人才供需困境

提及病理領域的供需困境，在透徹影像CTO王書浩看來，相比於物料和錢財的供給，人才不足纔是致命的。當中的供需之“殤”在於病理學診斷。他告訴記者，我國的病理醫生非常短缺，目前大約有1萬多名職業病理醫師。根據相關規定，每百張牀至少要有1~2名病理醫生，而按這個標準來計算，我國病理醫生的缺口至少在6萬~9萬人。關於病理學診斷的重要性，王書浩指出，惡性腫瘤是全球第二大死因，病理學診斷被認爲是最高級別、最可靠的腫瘤診斷方法，是癌症確診和治療的基本依據。即使是常規手術，病理學診斷也是必備的環節之一，而病理醫生的診斷，被視爲病情的終極判斷。病理醫生的培養要求和標準都遠高於一般專科醫生，一般需要10年資歷纔有獨立簽發病理報告的資格。

因此，增加國內醫療體系中病理科人才儲備的同時，如何利用有限資源優化病理診斷環節，達成供需平衡，成爲了現實課題。王書浩告訴記者，雖然技術手段可以輔助病理診斷環節，但由於個體病竈差異明顯，“要想通過技術手段輔助，必須要有深度學習的底層技術加以賦能，才能儘可能提高診斷效率和準確度”。

儘管越來越多的醫院開始重視病理科發展，不少也在探索基於數字病理的遠程會診。但從生產力與生產關係的角度看，“大部分遠程會診是把病例上傳到雲平臺，由病理專家出具權威的診斷報告。這樣做雖然優化了送檢效率，但並沒有從根本上改善病理醫生供不應求的現狀”。

圖像分割模型建AI平臺

所以，針對病理診斷AI化的探索，王書浩認爲勢在必行。通過搭建相應的深度學習模型，可以爲有限的病理醫生減輕巨大的前期診斷壓力，守護患者的生命健康。

如今，圍繞病理診斷的人工智能研究已經開始湧現，但從模型的診斷結果來看，效果卻不盡相同。王書浩告訴記者，透徹影像致力於使用大數據及人工智能來提供疾病的智能判別、診斷、預測服務，與採用圖像分類的方法來構建病理分析模型不同，其採用圖像分割的方法來獲得像素級的預測結果，更符合病理醫生臨牀使用的需求。他表示，這樣做可以有效地提高模型分析準確率，系統可以精確地給出病變區域，擁有良好的可解釋性。

在近日Nature Communications平臺發表的一篇論文中，透徹影像聯合中國醫學科學院腫瘤醫院、北京協和醫院等，提煉了可應用於臨牀診斷的病理人工智能系統需要滿足的若干必要條件：深度學習模型需要通過多款病理切片掃描儀所獲得數千張連續樣本的測試，敏感度應當接近100%，特異性超過80%；通過人工智能系統的輔助，病理醫師在不延長診斷時效的基礎上，能夠提高診斷的準確率；人工智能輔助診斷系統需要經過來自多家醫院病理切片的多中心驗證，以確保系統在不同醫院運行時的穩定性。

王書浩表示，透徹影像研發的針對胃、腸、肺、前列腺、淋巴結等器官的病理輔助診斷系統能夠滿足以上的要求。公司目前擁有兩大產品線，Thorough Insights（透徹洞察）與Thorough Map（透徹深視）。前者定位爲人工智能數字化病理診斷平臺，能夠通過深度學習完成數字病理切片的智能診斷，自動生成結構化診斷報告；後者是人工智能精準病理診斷平臺，是手術（包括微創手術）組織樣本的可視化、定量化病理診斷平臺。

高研發投入築核心競爭力

值得注意的是，Thorough Insights系統可以兼容市面上超過95%的掃描儀品牌，能夠應用於絕大部分醫療機構。此外，不同於CT、X光等放射影像，病理影像的體積通常都在500MB至2GB，並且信息量大，對包含GPU的運算系統的整體架構提出了很高的挑戰，系統需要支持多服務器、多GPU的拓展。目前，研發團隊開發的異構分佈式的人工智能病理輔助診斷系統可在20秒內完成單張1GB數字切片的快速分析，能夠滿足病理科的日常診斷需求。

王書浩介紹，透徹影像研發投入的佔比達到了公司總投入的85%，並表示在後續的公司發展進程中將持續重視研發，把前沿技術視爲公司的生命線。

據悉，透徹影像已建立完整的人工智能模型學習流水線，能夠在兩天內完成從原始數據（億級樣本）到深度學習模型的訓練過程。王書浩表示，公司已將數據預處理、模型訓練、模型測試等流程全部自動化，能夠讓研發人員在短時間內同時進行多個器官模型的訓練與測試。在他看來，這不僅可以提高產品的研發速度，也能夠大幅降低未來的研發成本、提高研發效率。透徹影像致力於爲行業內的所有合作伙伴提供病理人工智能服務，所服務的客戶既包括各級醫院，也包括第三方實驗室。

去年10月，透徹影像完成最新一期股權融資，投資方包括普華資本、澳銀資本、磐霖資本與圖靈創投。在此前的融資歷史中，弘道資本等均對該公司進行投資。