清华SIGS科创赋能！“AI病理医生”一眼识别癌细胞

科技成果的转化与应用

是赋能新质生产力发展的重要引擎

为了让广大师生和社会各界全面了解

我院科技成果向现实生产力转化的最新动态

我们特别推出“清华SIGS产研新动能”栏目

聚焦科研成果如何从“书架”上“货架”

以科技成果服务社会发展

以学术创新助力产业升级

本期内容聚焦

清华SIGS光学检测与成像实验室

与深圳市人民医院病理科

合作研发的“AI+智能病理”

来看AI如何成为病理医生的“慧眼”

作为“医学的福尔摩斯”

为癌细胞的识别与诊断带来新的突破口

以下报道转载自“学习强国”、深圳商报

“一眼”就能分辨患者罹患的是肺腺癌还是肺鳞癌，而且准确率高达97%。近日，由深圳市人民医院病理科和清华大学深圳国际研究生院共同研发的“AI+智能病理”已对肺非小细胞低分化癌完成“深度学习”，还将向乳腺肿瘤、消化肿瘤方向不断“深造”。

病理医生被称为“医生中的医生”“医学的福尔摩斯”，他们所出具的诊断是疾病诊断的“金标准”。这个“优质”的群体却又非常“稀缺”，目前病理医生缺口很大，而培养一名合格的病理科医生，一般需要10年以上。

病理诊断需要对复杂多样的关键组织结构进行精准定性及定量分析，数据量惊人。以癌症组织来说，单个切片虽然只有指甲盖大小，但多切片的扫描图像，高达数十亿像素。而医生在长时间、高强度的工作下容易造成视觉疲劳，可能影响判断的准确性。

“从2019年，我们开始借助AI进行科研和教学工作。”深圳市人民医院病理科主任李晓梅介绍，2022年，该科室引入深圳企业生强科技的病理诊断数智全链路生态网，通过先进的算法、图像识别技术及大量临床数据样本验证，快速生成准确图像并实现存储，一张切片耗时仅为1分30秒。2022年，病理科已对所有病理切片进行扫描、储存，实现全面数字化。有了全面数字化这一前置条件，AI能通过模仿病理医生临床诊断路径，实现病理智能诊断分析。

李晓梅表示，他们正在研发将AI同时应用于病理切片质量控制环节。在扫描存储的过程中，系统就会直接给切片打分，不过关的便会马上提示重新制片。AI可以为该科室日均2000多张的切片把好第一道质量关。目前，AI已在宫颈液基细胞学应用上“学有所成”。

医技人员正将病理涂片放入扫描仪。

（来源：深圳商报）

深圳市人民医院健康管理中心是全市规模最大的体检中心，每年体检人次近10万。宫颈癌筛查是妇科体检的重要项目，病理科承担着每年五六万例宫颈癌筛查的巨大工作量。而AI是一位非常严苛的助手，宫颈细胞核形态或者浆比稍有异常，就会定为“阳性”，并将可疑的病变细胞圈注出来提醒医生关注。

该院病理科利用两年时间，AI阴性诊断准确率接近100%，排阴率接近80%。

2023年10月，“智能病理分析”入选深圳市第二批“城市+AI”应用场景清单。深圳市人民医院病理科与清华大学深圳国际研究生院生物医药与健康工程研究院关添教授团队合作推进了病理诊断大模型——“AI在病理质控及诊断中的应用”项目。

李晓梅介绍，他们瞄准的目标是发病率排在前列的肺癌和乳腺癌，并已在肺癌AI精准病理诊断上取得突破。“哪怕经验再丰富的病理医生，也难以直接判断出恶变的肿瘤细胞来自腺上皮组织还是鳞状上皮组织。”因此找到更优的方式辅助病理医生进行肺低分化癌的组织分类对于患者治疗非常重要。

通过3个多月3000多例疑难复杂病例的“喂养”，AI已能准确分辨出肺低分化腺癌和鳞癌，为患者赢得了时间，也为选择靶向治疗提供了病理依据。

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本期来源|学习强国、深圳商报

编辑|叶思佳

审核|聂晓梅

排版|王一民