临床诊断数字化——开启病理学的新时代

病理作为公认的诊断“金标准”，在疾病的诊断、治疗乃至预后中具有举足轻重的作用。随着人口老龄化，在癌症等疾病的发病率不断上升的同时，精准诊断的需求促使免疫组化等特殊检查的申请量也在上涨，这些都大幅增加了病理医生的工作量。而另一方面，由于工作环境、待遇等因素的影响，全球范围内病理医生都非常稀缺，如中国病理医生的缺口就在九成左右。由此，如何应对这些挑战就成为日益重要的课题。

临床诊断数字化时代的到来

由于临床诊断的全面数字化可以避免传统玻片在分发、共享、运输等环节的诸多不便，故大幅改善病理诊断的质量和效率，进而提升医院整体治疗水平和加快患者周转率，一直是病理学发展的方向。由于技术条件的不成熟以及成本的限制，早期的病理数字化还仅仅限于对零星典型病例的扫描存档以及会诊，而日常工作中病理医生仍然以使用显微镜或者CCD相机为主。2017年美国FDA基于一项评估了约2000病例的大规模多中心研究的结果批准了首个可用于病理临床诊断的数字病理系统。该研究证明飞利浦IntelliSite数字病理系统得到的全切片图像质量与传统显微镜观测相一致，从而可用于临床诊断。网络和存储的性能提升及成本下降则使病理诊断的全面数字化变得现实及可行。千兆网、5G等技术的普及使得高达几个GB的高清病理图像的传输不再受限, 海量数据的存储成本也在逐渐降低。由此，病理科临床诊断的全面数字化已经逐渐走入现实。目前世界范围内已经有LabPON等几十家病理中心或者实验室进行了全数字化的升级。在大中华范围内，台北荣民总医院率先从去年开始分三期进行了全数字化改造。可以说，病理临床诊断的数字化时代已经开启。

临床诊断数字化的价值

改善医生工作体验

长时间盯着显微镜和持续快速地切换镜头容易引起医生肩颈的严重问题。经过了染色干燥等诸多工序的切片也会造成医生的工作区严重污染，而很多病理科空间有限，也无法保证医生有远离污染的休息区和用餐区。数字化诊断可以有效地解决这些问题。符合人体工程学设置的显示器和键盘乃至触摸板、3D鼠标等人机交互设备会减轻医生的疲劳和不适。在电脑前阅片也避免了玻片对于医生工作区和休息区的污染。这使得病理科医生终于有机会从刺鼻的气味中解脱出来。面对新型冠状病毒等传染性疾病的样本时，将样本与医生隔离开也为保证医生的安全提供了额外的一层保障。

提升病理科的效率

传统的大量玻片需要人工整理、分发和回收。这一过程费时费力，而且极易出错。病理医生拿到切片后首先要核对患者信息和切片数量，确认切片无误。而当患者做了免疫组化等多种特殊的检查后，医生也没法很方便地比较同一部位的不同染色结果。专业的流程和数据管理系统使得数字切片的分发快速而准确，不仅节省了人力，也避免了错发或漏发切片，提升了诊断的安全性。在屏幕上阅片也提升了诊断的效率，比如医生可以很方便地同屏比对或者堆叠显示同一部位的不同染色结果，测量等操作也方便快捷。与医院信息系统的集成，也使得医生无需在各个系统中费力搜索就可以一目了然地掌握作出诊断所需患者的全部信息，从而得到正确的诊断结论。人工智能等高级分析技术则会使临床中越来越多的定量测量，比如计数、测距等，变得省时省力，而且准确性和可重复性都大幅提升。

优化病理资源配置

数字化诊断突破了地域的限制，医生可以在家中或者在外出开会途中随时随地地工作。比如为应对COVID-19疫情， FDA特意许可医生在此期间使用特定的家用显示器和飞利浦IntelliSite数字病理解决方案在家中进行远程病理诊断。同样的，在有多个院区的医院里，本就人手不足的病理医生也不必浪费宝贵的时间来回奔波，完全可以就近在各自的办公桌前完成整个医院的诊断工作。不同院区或者不同医院之间的会诊咨询也不必再依靠快递或者医生人力运输切片，数字切片可以快速分享而无需担心运输造成切片损坏或者丢失。支持同屏实时共享的系统和分级压缩重建的图像技术，使得多方实时交流互动变得非常方便。这就为区域病理中心的建立打下了基础。比如澳大利亚的Sullivan Nicolaides Pathology病理中心就构建了一个覆盖澳大利亚东部和北部广袤地区的病理网络，通过数名身在大城市的病理医生为几百万平方公里的患者提供支持。而国际最大的兽医医疗公司IDEXX则以87名医生和28台扫描仪组成了一个服务于美国、欧洲乃至大洋洲75个城市的大型国际病理网络。区域病理中心的模式将使宝贵的病理医生资源得到充分的利用和整合，促进整个区域的病理诊断水平乃至整体疾病诊疗水平的提升。

图1 数字化时代病理医生可以坐在整洁的办公桌前通过显示器来进行诊断。

图2 数字化时代的远程会诊中，病理医生可以实时共享及互动。

挖掘病理数据价值

随着医疗大数据观念的不断普及，产学研各界对于医疗数据的价值有着越来越深刻的认识。诊断数字化毫无疑问是病理大数据的基础。而数据化的病理信息则可以进一步连接未来的基因分析平台和肿瘤多学科诊疗平台等临床决策平台，使医疗决策更全面更智能。病理的人工智能技术的发展也依赖于大量的病理数据。相比于目前AI公司基于各自研发的产品而特地对少量病例进行拍照和勾画的模式而言，临床流程数字化将方便而自然地构建通用的AI训练数据库，减少了很多重复劳动，也大幅提升了数据量。这会极大提升病理AI辅助诊断系统的效能和开发速度。由于目前数字病理的图片格式尚不统一，这就要求厂家的数据格式必须是完全开放的，从而保证数据长远的可用性。同样的，AI等高级分析工具的生命力在于能使医生在临床工作中随手可用，而非局限于特定的孤立工作站中，这也要求图像诊断平台是开放的，可以与第三方的分析工具相集成，从而真正提升医生的工作效率。只有开放的数据格式和开放的系统平台才能真正地创建病理大数据库，提升病理数据的价值，从而服务于临床乃至产业发展。

临床诊断数字化的实现

首要考虑的当然是法规问题，比如相应的数字病理系统是否被国家药品监督管理局批准可用于病理诊断，以及有无其他国际上的相关注册等。收费体系也是影响因素，比如江苏、云南等地已经开始数字扫描的收费，按其收费价格算，可在一年内回收相应的投资成本，这样就减轻了医院在资金上的负担，乃至实现盈利。

技术与合作也是不容忽视的因素。与现有的会诊/科研扫描相比，临床数字化从技术上讲是海量数据生成、传输和存储的问题，需要医院各方面通力合作。高速而稳定的扫描系统是满足临床需求的必要条件。全自动设计以实现无人值守的扫描可以节约宝贵的人力。而高速的扫描可以用更少的扫描仪来满足日常所需，空间和维护的成本都更低。每张数字切片大小依据样本尺寸不同在1到几个GB之间，而医生在诊断时则需要对如此大的图像做快速的放大缩小和移动。这除了对网速提出较高要求外，还需要专用的图像压缩和重建技术，比如iSyntax格式是将图像做小波变换等处理后进行分级存储和压缩，减少了服务器之间传递的数据量，实现了更快的图像传输和重建。海量的数据存储是另一个问题。比如一个中等的病理科一年切片量都要在20万张左右，顶级病理科甚至可达100万张，由此病理科一年产生的数据量达几百TB。这就要求系统有完善的分级存储体系，既通过高速存储架构保证短期的数据可以被快速地调阅出来，也有大容量架构以经济地实现数据的长期存储。iSyntax特有的压缩技术就由于避免了其他格式的冗余存储，可以在高速传输的同时最大程度地节约数据存储空间。可见，只有病理科、信息科、医院领导层相互配合，在专业医疗信息化解决方案供应商的支持下，采用覆盖诊断全流程的整体方案，才能最终实现临床诊断的全面数字化。