爱病理 健康行｜病理与临床前沿技术研讨会第五期（病理科智能蝶变：数字化建设引领精准诊断新纪元）圆满召开

转自：安必平

数字病理与人工智能的结合正掀起一场技术革新。在病理诊断逐渐迈向数字化的今天，它不仅让病理医生能够通过高清图像和智能算法更精准地识别病灶，还极大提升了诊断效率，甚至让偏远地区的患者也能享受到顶级医疗资源。为探讨这一领域的前景与挑战，《中华医学杂志》社有限责任公司携手《中华病理学杂志》编辑委员会，于2025年3月27日举办了“数字病理与人工智能在病理诊断中的应用与前景”专题研讨会，旨在推动技术的标准化落地和智能化发展。本次会议由中南大学湘雅医院肖德胜教授主持，邀请了上海第一妇幼保健院杜彬教授、华南理工大学余晋刚教授等国内顶尖专家齐聚一堂，共同聚焦数字病理系统的建设、AI辅助诊断的临床应用及其背后的技术难题与解决方案。会议议程紧凑务实，既有前沿技术分享，也有实践经验交流，力求为病理学科的数字化转型提供新思路。

会议开场，中南大学湘雅医院肖德胜教授致辞，向参会专家表达了诚挚谢意，并对这场思想碰撞寄予厚望，希望通过大家的共同努力，为病理诊断的未来铺就一条更宽广的道路。

上海第一妇幼保健院杜彬教授深入剖析了数字化病理科建设的现状、挑战与未来方向，特别强调了“信息化-数字化-智能化”多层级协作模式的重要性。他指出，对于中等规模的病理科，全切片数字化是转型的核心，技术路径可概括为“扫描-存储-分析”，并呼吁加强多院区协同和远程会诊。在技术实施上，杜教授建议采用循序渐进的方式：先部署硬件（如扫描仪），再完善信息化管理，最后引入智能化应用。他提醒，这一过程中需关注两大难题：一是存储成本高昂（每年约30TB），二是医生需时间适应从显微镜到数字化的转变。

此外，杜教授探讨了AI辅助诊断在临床中的应用，如TCT筛查和乳腺病理辅助系统，并看好多模态融合诊断的前景，建议整合影像、临床和基因组数据以提升诊断精准性。在政策层面，他指出收费代码缺失限制了设备采购（如扫描仪），提议通过政策倡导和医保调整建立收费机制。最后，杜教授提出“数字化生态建设”的愿景，倡导建立区域质控联盟并推广AI辅助教学，以推动病理学科的高质量发展和标准化。

第二位主讲人是华南理工大学余晋刚教授在演讲中从工科视角分享了团队在病理人工智能领域的探索，聚焦数字化病理的背景及其在组织病理学和免疫组化AI判读中的应用。余教授介绍了数字化病理的快速发展，通过扫描玻片生成数字图像并结合AI技术提升诊断效率与精准性，全国正积极推进相关建设，资本市场也持续关注。在组织病理学AI辅助诊断方面，余教授指出多视力学习技术虽具潜力，但面临数据长尾分布和多中心泛化不足的挑战，团队提出的“主动式混合间学习”方法在乳腺、胃等病种上取得初步成果，模型敏感度超90%，显著提高诊断效率。在免疫组化AI判读部分，以乳腺癌Her2为例，余教授提到传统判读主观性强，团队通过病理复染技术开发高精度细胞分割模型，大幅提升判读准确性，并探讨了大模型的应用前景与局限。最后，于教授呼吁医工企三方深度合作，共同推动数字化病理的未来发展。

会议进入讨论环节，由肖德胜教授主持，来自北京医院张伟教授、上海市闵行区中心医院的盛霞教授等多位专家参与讨论，主要集中探讨了以下两个问题：数字病理的发展已经进入到全数字化病理科（complete digital pathology. CDP）时代，而全数字化病理科的人工智能应用，已经展示了其在促进复杂数据分析任务中的潜力，包括临床、组织学和分子数据的疾病分类、组织生物标志物量化和临床结果预测。在各自医院在这方面的使用体会。DeepSeek通过架构创新，实现了同等性能下硬件需求降低80%，这种低成本高性能的特点使其在市场上具有极高的性价比。同时，DeepSeek在自然语言处理、推理能力、图像与视频分析、语音识别与合成、个性化推荐、大数据处理与分析、跨模态学习以及实时交互与响应等八大领域展现出了非凡的实力，能够在各个领域提供专业、精准的服务，满足用户多样化的需求。可以预见后续还会有更多更优的人工智能模型的出现，病理科要如何做好数字化建设？

在本次讨论中，专家围绕数字病理的发展与人工智能应用，以及病理科如何在先进AI模型背景下做好数字化建设，展开深入探讨。张伟教授指出，数字病理已进入全数字化病理科（CDP）时代，人工智能在促进复杂数据分析任务中展现出巨大潜力，如临床诊断、组织学分析和分子数据预测。张教授以杜宾教授所在医院为例，强调全数字化病理科通过流程自动化、切片数字化和AI应用，显著提升了运营效率与诊断准确性。然而，AI落地面临硬件投入高和法律法规缺失等挑战，张教授建议通过数据标准化与资源共享，结合DeepSeek等低成本高性能AI模型，实现低成本建设。盛霞教授则强调数字化建设需目标明确、循序渐进，并关注数据与流程标准化及质量控制，认为中等规模医院具有优势。两位教授一致认为，病理科应借助DeepSeek等模型，推动标准化数据库建设，并通过区域协作与多中心研究，优化AI整合应用，构建精准诊疗生态。

会议最后，肖德胜教授作总结发言，对与会专家及线上参会同仁致以诚挚感谢。肖德胜教授指出，本次会议聚焦于数字病理的发展与人工智能应用，以及病理科如何在先进AI模型背景下做好数字化建设。首先由两位讲者从不同学科层面带来了精彩的学术讲座，其中病理学专家深入剖析了数字化病理的实践意义，而自动化与智能化领域的专家则分享了AI技术的最新进展。同时，两位讨论专家结合各自医院的建设情况，分享了数字化病理实施中的新体会，为与会者提供了多元视角。针对当前数字化病理发展中人工智能与数字化的融合趋势，会议特别强调了其在提升病理科效率与诊断精准性方面的重要作用，并提出跨学科协作与技术整合将是未来发展的核心方向。此外，肖德胜教授提到，自去年以来，人工智能与数字化已成为病理学会议的主流议题，凸显了其在病理科未来发展中的关键地位，会议通过汇集病理与工科领域的顶尖专家，促进了学术交流，取得了显著成效。最后，肖德胜教授感谢中华医学杂志社有限责任公司与中华编委会搭建的学术平台，使专家们得以在此相互学习、探讨，推动数字化病理的探索、研究与应用，并实现病理学与临床前沿技术的深度对话。他呼吁业界继续深化多学科合作，加速数字化技术的落地应用，最终助力病理科迈向智能化新时代。会议在与会者的热烈共鸣中圆满落幕。

（转自：安必平）