小切片里的大智慧！中肿率先开启“数字病理”

病理诊断是绝大部分疾病，尤其是肿瘤诊断的“金标准”。医生想要为患者制定更精准的治疗方案，必然离不开病理医生的精确诊断。

你知道吗？所有的病理诊断都从一个小小的病理切片开始。病理医生需要使用显微镜逐一仔细观察每一个玻璃切片，一次只能浏览一张，阅片后再由病理医生手动分析、输出报告，并将玻片交于密密麻麻的玻片档案室存档。如果有一天，病理医生需要复查患者的病理材料，那得让档案室的辅助人员像大海捞针般调取玻片，既低效又费力。

档案室储存柜

显微镜阅片诊断

病理切片

随着人工智能在医学领域的应用，一种更便捷、更智能、更高效的病理诊断技术——“数字病理和智能病理”，逐渐成为国际病理学科发展的趋势。“数字病理”在国外先进医疗机构中已有不少成功的应用案例，但在国内肿瘤专科医院的应用尚少。

中肿病理科敏锐地捕捉到这一行业趋势，在黄埔院区成功开展了一场数字病理流程的智慧“变革”。

什么是“数字病理”？

切片（左）、数字化扫描（中）、数字化诊断（右）

数字病理（Digital Pathology, DP）是运用计算机技术将高分辨的病理图像转化为虚拟的可视化数据。通过运用全切片数字扫描技术（Whole Slide Imaging, WSI），数字病理可实现对病理切片进行数字成像并保存。数字病理实现了从显微镜读片到计算机阅片的转变，并成功地将存储媒介从传统玻璃切片转为数字化图像文件。与传统工作模式比较，数字化切片在切片检索、连续变倍缩放浏览、切片全景导航、定量分析和标注等方面优势显著。

从显微镜下到计算机前，国内率先开启“数字病理”

2023年1月29日，“数字病理工作站”在黄埔院区揭牌，病理科引入了5台高通量全自动化扫描仪，将传统玻片上的全部信息进行图像数字化，形成数字化切片，再与病理报告系统整合成一体，使医生可以直接通过计算机显示器进行阅片、诊断，自此开启数字病理新时代，成为国内前两家最先开启“数字病理”肿瘤专科医院之一。

数字病理工作站揭牌

数字化扫描工作站

实现“数字病理”后，病理医生不必再埋头于显微镜下，一个切片接着一个切片地仔细查阅，再小心翼翼地保存好这唯一的实体记录。现在，他们只需要通过扫描仪将切片上的病理图像等信息存储在电脑系统，从此每一个小小的病理玻璃切片都能以数字化图像的形式永久留存下来。

无论是医生需要调取资料、癌症复发患者需要回溯病理信息，还是在远程会诊、多学科会诊等场景中，病理信息得以发挥它最大的应用价值。在医院管理层的支持和病理科的推动下，数字病理系统已广泛应用于肿瘤病理常规诊断、远程病理会诊、多学科会诊、智能病理、学术交流与教学科研，促进了病理科医、教、研等领域的发展。

赋能多学科融合与科学研究，帮助寻找更优治疗方案

数字化的呈现模式有利于病理学与临床其他各科室交汇诊断意见，直观且高效的解决临床疑点、难点。

以数字病理切片为核心，可以将不同医学领域的检查数据结合起来，例如临床表现、实验室检查、影像学检查、分子基因检测等。依据这些数据构建的诊疗和预后模型，将能更好地辅助医生制定最优的临床决策，推动精准医学的发展。

多学科会诊

实体病理切片变成在线数字资料，远程会诊“so easy”

病理切片数字化使病理医生的传统工作模式产生了巨大改变，医生可以直接通过计算机显示器进行阅片、诊断。

有了超大容量的数字病理切片库，解决了病理玻璃切片不易储存保管、易褪色、易损坏、易丢片掉片和切片检索困难等问题，并且实现了同一张切片可在不同地点同时被很多人浏览，这不仅显著提升了病理医生工作效率，也为临床医生进行疾病诊断带来了极大的便利。

病理切片数字化及资源网络化后，临床医生想要调取患者病理资料，不必再被动等待病理科“大海捞针”，片刻即可在电脑系统上查阅到清晰完整的患者病理资料，不同院区甚至不同医院的医生都可以远程实时会诊、联合诊断，告别了“人工运送玻片”的传统流程，更多患者也因此得以更快地得到诊治。

病理显微镜诊断时代

需要显微镜查看

一次一张切片

仅限于手动分析

繁重的归档和检索

无法远程查看

VS

病理诊断数字时代

通过医用显示屏查看

全数字切片集成查看

通过软件算法分析

即时存档和检索

随时随地查看

与 LIS 集成

支持合并查看

两种阅片模式的比较

数字化病理诊断（左侧为数字切片成像，右侧是病理报告系统）

资源即时共享，让教学与科研更高效！

全切片数字化的高分辨图像与显微镜下图像有高度的还原性、一致性。数字病理系统显示稳定且传输不受时空约束，方便浏览与传输，让病理教学双长与学术交流更加便捷。

每当遇到疑难病理，双院区病理科医生都能很快联通线上交流，即便是刚进入科室大家庭的病理规培、实习医生，也能从丰富的教学与学术交流过程中快速积累阅片经验，更快成长。

特殊病理示教

疑难病例讨论

在病理科，科主任云径平教授带领团队发明了“病理图片的识别方法及装置”，可提高图片识别效率和准确率。目前，科室已经发表了前沿的人工智能相关研究成果，推进了人工智能向临床应用的转化，研究团队正向技术开发、临床诊断转化方面大力推进，探索数字病理向智能病理的转化。 

来源：病理科、黄埔院区管理办

文：邓芳祺、张小瑞

编辑：赵现廷  审核：陈鋆  审核发布：文朝阳