人工智能及數(shù)字病理在地市級醫(yī)院的應(yīng)用與發(fā)展

趙 猛，趙雪利，張志勇

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

0 引言

2019年1月，由國家癌癥中心發(fā)布的最新一期全國癌癥統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)［1］顯示，2015年全國惡性腫瘤發(fā)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(wèi)生服務(wù)需求與醫(yī)療衛(wèi)生資源之間的矛盾使得傳統(tǒng)醫(yī)療手段和看病模式不能滿足社會發(fā)展的需要以及人民對更優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的向往。而對于更多的面對人民群眾的地市級醫(yī)院來講，資源與需求的矛盾尤為顯著，相對應(yīng)的腫瘤相關(guān)科室的人員及硬件設(shè)施的缺乏，將對疾病的及時(shí)準(zhǔn)確診斷造成一定的影響，并可能因此造成醫(yī)患矛盾的加深。

而大數(shù)據(jù)和云計(jì)算支撐的人工智能［2-3］（Artificial Intelligence，AI）的快速發(fā)展，則可能成為解決這一矛盾的核心問題。數(shù)字病理是近些年興起的一種新型病理技術(shù)手段，通過高清掃描儀可以將普通的病理切片轉(zhuǎn)換成數(shù)字形式，并利用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳輸，從而實(shí)現(xiàn)病例的遠(yuǎn)程會診，以及切片的數(shù)字化保存。而隨著人工智能系統(tǒng)向醫(yī)療行業(yè)的進(jìn)軍，病理切片的數(shù)字化形式為利用人工智能進(jìn)行輔助診斷以及診斷奠定了基礎(chǔ)。國內(nèi)一流醫(yī)院病理科普遍開展人工智能技術(shù)與數(shù)字病理的結(jié)合，以減輕科室工作量，將更多的時(shí)間用于疑難病例的診斷與教學(xué)工作的推進(jìn)。

1 基層醫(yī)院病理科的現(xiàn)狀

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

眾所周知，醫(yī)療資源分布不均勻是我國新醫(yī)改目前面臨的重要難題之一［4］。對于基層醫(yī)院病理科來說，其中包括病理人才的缺乏以及相關(guān)儀器設(shè)備的欠缺。目前，病理科工作廣泛開展于二級醫(yī)院，但在大多數(shù)地區(qū)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(yī)院來說，病理科屬于醫(yī)技科室，但由于歷史以及醫(yī)療水平等原因我國病理科并未受到醫(yī)院管理層的重視，而往往成為檢驗(yàn)科的附屬，因此病理科的內(nèi)部設(shè)置往往受到當(dāng)?shù)蒯t(yī)院檢驗(yàn)科的控制，其工作空間多數(shù)小于檢驗(yàn)科，抑或部分醫(yī)院僅設(shè)置病理科臨時(shí)工作地址，而缺乏獨(dú)立科室的存在。相對于狹小的工作空間，導(dǎo)致病理科的大部分臨床工作很難開展，如免疫組織化學(xué)染色技術(shù)、術(shù)中冰凍技術(shù)以及外院遠(yuǎn)程會診等，而已開展的常規(guī)病理工作在不同級別醫(yī)院間的差距仍較大，不僅體現(xiàn)在病理診斷水平，同時(shí)也反映了其臨床對病理標(biāo)本的處理不夠規(guī)范以及基層病理科部分設(shè)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(xué)者，但他們一般就職于部分一線城市三甲醫(yī)院，而我國近些年一直進(jìn)行的下鄉(xiāng)活動，雖然多數(shù)是醫(yī)院的青年骨干，但是限于基層硬件設(shè)施的條件，支援計(jì)劃仍是一項(xiàng)亟須推進(jìn)的項(xiàng)目，未來或許可以允許更多的基層醫(yī)師去高水平的病理科進(jìn)行學(xué)習(xí)，并帶回更為先進(jìn)的理念。值得一提的是由于近期疫情的影響，病理專業(yè)在部分醫(yī)療企業(yè)的支持下，廣泛開展了網(wǎng)絡(luò)會議、網(wǎng)絡(luò)探討，并積極舉辦網(wǎng)絡(luò)病理學(xué)習(xí)班，這將大大有利于基層及初級病理醫(yī)生的進(jìn)步，有利于病理專業(yè)的發(fā)展，同時(shí)解決了部分基層醫(yī)院由于地域和時(shí)間問題難以隨時(shí)學(xué)習(xí)的問題。

此外，關(guān)于人才的儲備以及配置問題在基層醫(yī)院病理科仍尤為尖銳。大部分基層醫(yī)院的病理人才或僅為接受過病理學(xué)教育的臨床醫(yī)學(xué)學(xué)生（可喜的是，目前部分院校采取了靈活教學(xué)模式，有利于病理人才的培養(yǎng)），這將限制科室的科研發(fā)展，尤其是在基層醫(yī)院病理科缺少強(qiáng)大學(xué)科帶頭人的前提下。另外，基層醫(yī)院病理人員缺乏培訓(xùn)和技能上升空間仍是限制基層病理科發(fā)展的重要因素之一。同樣基于這一點(diǎn)，由部分企業(yè)所形成的地方醫(yī)療服務(wù)集團(tuán)在大力網(wǎng)集地市級醫(yī)院病理科優(yōu)秀人才，在這種背景下，形成了由公益性的醫(yī)院向私立的企業(yè)醫(yī)院的醫(yī)師分流；而私立醫(yī)院的“高檔環(huán)境”，也使得大量患者涌向了私立醫(yī)院。這將減少公立醫(yī)院的標(biāo)本數(shù)量，因此可能導(dǎo)致醫(yī)院病理科的培養(yǎng)及科室經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)危機(jī)。

2 人工智能及數(shù)字病理的應(yīng)用及發(fā)展

人工智能（AI）的傳說可以追溯到古埃及，隨著人們對機(jī)器智能的逐漸開發(fā)利用，尤其是在1941年以來電子計(jì)算機(jī)的發(fā)展，人們逐漸可以在現(xiàn)實(shí)中利用科學(xué)技術(shù)創(chuàng)造出機(jī)器智能，而“人工智能”一詞最初是在1956年DARTMOUTH學(xué)會上提出。自此，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能也開始進(jìn)入到日常生活。目前，人工智能已經(jīng)在機(jī)器翻譯、智能控制、專家系統(tǒng)、機(jī)器人學(xué)、語言和圖像理解、遺傳編程機(jī)器人工廠、自動程序設(shè)計(jì)、航天應(yīng)用、龐大的信息處理、儲存與管理，執(zhí)行化合生命體無法執(zhí)行的或復(fù)雜或規(guī)模龐大的任務(wù)等方面表現(xiàn)出優(yōu)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(yī)學(xué)的進(jìn)步同樣一直離不開科學(xué)技術(shù)的更新，同樣得益于人工智能的快速發(fā)展，從達(dá)·芬奇手臂的外科進(jìn)步，到CT等影像圖片的自動化分析，可以說人工智能已經(jīng)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域得到了長足的進(jìn)步。

目前，人工智能在病理方面的研究進(jìn)展主要表現(xiàn)在數(shù)字病理上，大多數(shù)三級醫(yī)院已經(jīng)開始使用數(shù)字化病理掃描儀對常規(guī)病理切片進(jìn)行處理，這項(xiàng)技術(shù)的進(jìn)步可以使得病理工作人員實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程會診以及臨床病理資料的數(shù)字化保存，需要指出的是，該技術(shù)對于切片的染色以及封化處理要求較高，將對病理技術(shù)人員提出一個新的要求。而對于大部分地市級醫(yī)院而言，技術(shù)人員的要求普遍較低，部分技術(shù)人員甚至處于無證上崗狀態(tài)，而對于部分二級醫(yī)院，出于種種原因，病理科內(nèi)部人員的配置或更為不合理，可能出現(xiàn)整個科室沒有診斷與技術(shù)之分，臨床病理醫(yī)師全權(quán)負(fù)責(zé)組織的取材、脫水、包埋、切片、染色以及封片過程。但是可以發(fā)現(xiàn)國際水平的病理科技術(shù)人員，尤其是在美國等發(fā)達(dá)國家和地區(qū)，病理科技術(shù)人員卻是一種高級職業(yè)，相當(dāng)多的醫(yī)院甚至共享一位優(yōu)秀的技術(shù)人員，而在國內(nèi)，同樣也有一批由研究生組成的技術(shù)人員隊(duì)伍，他們可以在完成本職工作的基礎(chǔ)上，進(jìn)行一定的技術(shù)創(chuàng)新，并以文獻(xiàn)的形式表現(xiàn)出來。故而，在人工智能時(shí)代背景的要求下，技術(shù)的創(chuàng)新利用，必須要求技術(shù)人員進(jìn)行深一步地學(xué)習(xí)以適應(yīng)這一時(shí)代的要求。而對于部分縣一級醫(yī)院，人工智能的進(jìn)一步發(fā)展，或?qū)⑦M(jìn)一步加快目前私有醫(yī)療集團(tuán)對基層病理科的托管。

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

雖然現(xiàn)在仍有些許不足之處，但隨著大數(shù)據(jù)信息的進(jìn)一步錄入，以及信息的深度整合，人工智能技術(shù)必將給醫(yī)療行業(yè)帶來一次深遠(yuǎn)意義的改革。

3 地市級醫(yī)院與數(shù)字病理的結(jié)合與展望

針對目前地市級醫(yī)院的人才短缺以及設(shè)備不足問題，數(shù)字病理的出現(xiàn)似乎可以做到完美地解決，但現(xiàn)實(shí)的處理過程中可能仍需進(jìn)一步的磨合，例如數(shù)字病理掃描儀的規(guī)范化使用以及相應(yīng)設(shè)備的購買，傳統(tǒng)技術(shù)人員的技術(shù)更新問題，以及更為嚴(yán)峻的基層工作形勢，數(shù)字病理的進(jìn)一步發(fā)展是否會取代基層病理醫(yī)師的工作？需要指出的是，由于目前的臨床病理樣本數(shù)量不足、具體疾病分類標(biāo)記水平參差不齊，使得依托于大數(shù)量，高質(zhì)量的算法訓(xùn)練不足，必將影響其準(zhǔn)確率和實(shí)用性，因而無法完全滿足臨床應(yīng)用的需求。而擁有大型設(shè)備的公司企業(yè)似乎也不能做到公益支持病理事業(yè)的發(fā)展。目前，大多數(shù)綜合性大學(xué)開始進(jìn)行“醫(yī)工聯(lián)合”，將傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)與現(xiàn)代工科技術(shù)相結(jié)合，利用現(xiàn)代高速進(jìn)步的科學(xué)技術(shù)，反哺醫(yī)療，為人民群眾的健康保駕護(hù)航。數(shù)字病理的出現(xiàn)固然離不開病理科大量標(biāo)本和臨床信息的基礎(chǔ)，但具體的硬件掃描設(shè)備以及文件傳輸能力卻需要理工科人才來設(shè)計(jì)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(lián)合，才能最終實(shí)現(xiàn)數(shù)字病理的人工智能。此外，經(jīng)濟(jì)條件對于較小的醫(yī)院進(jìn)行知識創(chuàng)新必然是一種阻礙，而對于某些企業(yè)而言，創(chuàng)新是發(fā)展的一種方式，故而對于一般地市級醫(yī)院病理科來說，不妨與第三方醫(yī)療機(jī)構(gòu)或企業(yè)進(jìn)行合作，以利于醫(yī)院自身的發(fā)展和科研能力的提升。

相信隨著病理事業(yè)的發(fā)展于人工智能技術(shù)的進(jìn)步，在地市級醫(yī)院的病理工作者將會逐漸實(shí)現(xiàn)智能化，新醫(yī)改的分級診療方式或?qū)⒁蕾嚨厥屑夅t(yī)院與人工智能的結(jié)合而更加滿足人們的需求。