場(chǎng)景：病理與新藥研發(fā)

當(dāng)我們獲取了基本的病理數(shù)據(jù)后，我們是否可以從中看出更深層次的，診斷以外的信息呢？有心的企業(yè)正嘗試。

在沒(méi)有人工智能前，對(duì)病理切片進(jìn)行定量分析是一個(gè)幾乎不可能完成的任務(wù)，只能憑借醫(yī)者的感覺(jué)大致估量病變的范圍。但人工智能的出現(xiàn)使組織細(xì)胞的精準(zhǔn)計(jì)數(shù)成為可能。

在這種情況下，研究人員能夠迅速精確地獲取一段時(shí)間內(nèi)切片的病變細(xì)胞數(shù)量、程度的數(shù)目及變化情況，就能輕易的觀察出臨床實(shí)驗(yàn)中的新藥對(duì)病灶產(chǎn)生了怎樣的影響。

順著這一邏輯，我們或許可以利用AI觀察動(dòng)物受藥后的組織細(xì)胞變化狀況，從而更加精確地指導(dǎo)藥物研發(fā)。

成都的知識(shí)視覺(jué)正在做這樣的事，即為CRO提供提供定量的數(shù)字病理圖像可視化與量化分析，以輔助藥物臨床科研。在與羅氏診斷的合作中，知識(shí)視覺(jué)的成果受到了羅氏的肯定。

但這一想法的起源并非面向AI新藥研發(fā)，其創(chuàng)始人向飛在采訪中說(shuō)道：“我們致力于打造一個(gè)無(wú)代碼化病理AI應(yīng)用研發(fā)云平臺(tái)，解決病理AI應(yīng)用研發(fā)難度大、硬件投入大、溝通和數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高等問(wèn)題，讓病理醫(yī)生可以根據(jù)實(shí)際需求無(wú)需編碼就能實(shí)現(xiàn)病理AI應(yīng)用的研究工作�！�

國(guó)外的Reveal Biosciences、PathAI也在做類似的事。

近日，Reveal Biosciences獲得了英特爾領(lǐng)投的A輪融資，其創(chuàng)始人創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Claire Weston博士表示：“迄今為止，Reveal Biosciences的ImageDx技術(shù)已為三百多家醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供信息服務(wù)。我們特定的數(shù)據(jù)集成方式，能夠大規(guī)模且快速生成病理學(xué)AI算法。通過(guò)這次融資，我們很高興能夠擴(kuò)大我們研究人員、病理學(xué)家和技術(shù)人員的生態(tài)系統(tǒng)，共同引領(lǐng)AI醫(yī)療找到新范式�！�

場(chǎng)景：NLP與基因云

除了針對(duì)病理信息自身進(jìn)行分析之外，研究或許可以將相關(guān)數(shù)據(jù)與基因庫(kù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，在進(jìn)行實(shí)驗(yàn)時(shí)同時(shí)監(jiān)測(cè)受試者的表型和基因型數(shù)據(jù)。

而隨著免疫治療的發(fā)展，PD－1／PD－L1和CAR－T治療中對(duì)新的腫瘤免疫標(biāo)記物的空間定位和定量亦給病理診斷提出了更高的要求，這同樣需要新的技術(shù)進(jìn)行革新。

基于醫(yī)院病理科傳統(tǒng)的信息平臺(tái)，醫(yī)生難以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的病理診斷。其中的主要原因在于文本報(bào)告和數(shù)字圖像等病例信息難以通過(guò)人工實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的回顧性科研搜索、分析和管理，自然也阻礙了病理診斷的標(biāo)準(zhǔn)化和標(biāo)準(zhǔn)演進(jìn)。

在此背景下，精準(zhǔn)醫(yī)療大數(shù)據(jù)公司志諾維思繪制了病理知識(shí)圖譜，并開(kāi)發(fā)了中文病理報(bào)告自然語(yǔ)言處理、腫瘤基因組生物信息分析和病理圖像人工智能等多項(xiàng)核心技術(shù)。這將為研究計(jì)劃提供病理文本、圖像和基因組數(shù)據(jù)分析功能，同時(shí)也能為參加項(xiàng)目的其他成員提供標(biāo)準(zhǔn)化分析自身數(shù)據(jù)的工具。

通過(guò)連接病理HE、IHC等染色影像信息與基因組學(xué)中的基因組、表達(dá)組信息，志諾維思能以更高的精度與更快的效率挖掘生物標(biāo)記物，助力藥物研發(fā)。

場(chǎng)景：第三方醫(yī)學(xué)檢查中心

第三方醫(yī)學(xué)診斷機(jī)構(gòu)是國(guó)家實(shí)現(xiàn)分級(jí)診療、促進(jìn)公立醫(yī)院改革的重要手段，同時(shí)也是社會(huì)資本進(jìn)入醫(yī)療行業(yè)的重要落地形式。而人工智能技術(shù)的進(jìn)入有望提升了第三方醫(yī)學(xué)檢測(cè)中心的醫(yī)療實(shí)力。進(jìn)入這一領(lǐng)域的企業(yè)越來(lái)越多。

云病理的出現(xiàn)則加速了第三方影像中心的發(fā)展，這一模式使得遠(yuǎn)程病理診斷更加方便，使數(shù)字病理從“概念上”的遠(yuǎn)程醫(yī)療逐漸過(guò)渡到實(shí)際應(yīng)用中，形成了云病理平臺(tái)。

如今，國(guó)內(nèi)已有多家大型企業(yè)借助云平臺(tái)將AI病理診斷技術(shù)輸出于國(guó)內(nèi)外的醫(yī)學(xué)檢測(cè)中心。

1、蘭丁醫(yī)療

傳統(tǒng)的宮頸癌細(xì)胞學(xué)篩查是由醫(yī)技人員在顯微鏡下根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行診斷。按國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，宮頸癌細(xì)胞學(xué)篩查醫(yī)技人員每天閱片量應(yīng)小于100例；人不是機(jī)器，始終無(wú)法避免因疲勞或經(jīng)驗(yàn)的不同所造成人為診斷誤差。

而蘭丁醫(yī)學(xué)開(kāi)發(fā)的AI宮頸癌診斷機(jī)器人“Landing”可以幫助醫(yī)生精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)早期宮頸癌前病變，使得宮頸癌極有可能成為首個(gè)通過(guò)預(yù)防篩查而實(shí)現(xiàn)根除的惡性腫瘤。

依托于這一AI技術(shù)，蘭丁醫(yī)學(xué)已經(jīng)在全國(guó)各地建立了400余家“蘭定標(biāo)準(zhǔn)細(xì)胞實(shí)驗(yàn)室”，這些實(shí)驗(yàn)室在省會(huì)城市三甲醫(yī)院、中小城市二甲醫(yī)院，甚至國(guó)內(nèi)農(nóng)村基層計(jì)生站均有覆及。

這一全新篩查模式特點(diǎn)是結(jié)束了宮頸癌篩查依靠專家經(jīng)驗(yàn)診斷的歷史，用大數(shù)據(jù)提高診斷質(zhì)量，靠現(xiàn)代化技術(shù)降低成本，從而提高大規(guī)模宮頸癌篩查效率以及癌前病變及陽(yáng)性檢出率，對(duì)降低宮頸癌的發(fā)病率及死亡率將發(fā)揮重要作用。此外，為解決世界發(fā)展中國(guó)家共存的基層缺乏腫瘤篩查專業(yè)人員的難題提供了切實(shí)可行的解決方案。目前，蘭丁所完成的宮頸癌篩查總量已經(jīng)超過(guò)了200萬(wàn)例。

蘭丁醫(yī)療正一步一步走向世界。如今，蘭丁宮頸癌篩查人工智能云診斷平臺(tái)已于4月1 日向世界開(kāi)放，世界各國(guó)，特別是“一帶一路”沿線國(guó)家的婦女都有望分享中國(guó)人工智能云診斷平臺(tái)提供的高質(zhì)量低成本宮頸癌篩查服務(wù)。

2、衡道病理

衡道病理以“全職醫(yī)技團(tuán)隊(duì)＋一線會(huì)診專家＋共建聯(lián)合平臺(tái)”多層級(jí)模式，依托“數(shù)字遠(yuǎn)程會(huì)診網(wǎng)絡(luò)＋實(shí)體中心＆物流支持”，為廣大基層醫(yī)院提供病理會(huì)診及診斷支持，專注解決術(shù)中冰凍、疑難會(huì)診、各類特色穿刺活檢和小標(biāo)本快速診斷。旗下全基因組芯片平臺(tái)，提供20款多癌種分子病理智能報(bào)告軟件，讓分子病理走進(jìn)基層。

依托AI專業(yè)團(tuán)隊(duì)和技術(shù)儲(chǔ)備，衡道病理積極開(kāi)展與各類知名三甲醫(yī)院科研合作，推進(jìn)病理人工智能（Path AI）穩(wěn)健發(fā)展。運(yùn)用衡道病理大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)（PathHub），構(gòu)建整個(gè)病理行業(yè)在人工智能時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施，為病理醫(yī)生提供智能化輔助工具，提升診斷效率，實(shí)現(xiàn)病理大數(shù)據(jù)與技術(shù)成果的共享，助力行業(yè)升級(jí)。

3、平安健康（檢測(cè)）中心

2018年10月，平安租賃大手筆一揮，300億資金支持下1000家第三方檢測(cè)中心陸陸續(xù)續(xù)露出頭來(lái)。平安健康（檢測(cè)）中心的優(yōu)勢(shì)在于平安的整體構(gòu)架。這一第三方檢測(cè)中心不僅擁有平安好醫(yī)生為其導(dǎo)流，平安傳統(tǒng)的保險(xiǎn)業(yè)務(wù)也為患者提供的諸多可選的醫(yī)保與商保服務(wù)。

如今政策已至，平安檢測(cè)的入駐則為整個(gè)賽道帶來(lái)了活力。當(dāng)平安體系建立完畢后，也許國(guó)內(nèi)第三方醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)將形成一個(gè)全新的局面。

總結(jié)

以上收錄的大多數(shù)為專注于“AI＋病理”的企業(yè)，實(shí)際上，許多醫(yī)學(xué)影像類人工智能企業(yè)早已經(jīng)開(kāi)始涉足病理領(lǐng)域，或自建醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)室。從趨勢(shì)上看，病理背后精準(zhǔn)醫(yī)療與AI的結(jié)合已成定勢(shì)。

診斷如此，AI制藥更是如此。新藥研發(fā)完全有可能超越影像類產(chǎn)品，成為人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域最先實(shí)現(xiàn)商業(yè)化的場(chǎng)景。我們期望能看到更多志諾維思、知識(shí)視覺(jué)這樣的公司，透過(guò)病理數(shù)據(jù)的表象，連接基因數(shù)據(jù)，為攻克腫瘤等頑疾獻(xiàn)計(jì)獻(xiàn)策。

科研也在不斷前進(jìn)，深度學(xué)習(xí)能讓科研人員更精確地量化細(xì)胞參數(shù)，更直觀地觀測(cè)腫瘤細(xì)胞的變化。

所以，對(duì)人工智能抱有期待的相關(guān)者，不妨將部分注意力轉(zhuǎn)向病理，或許能發(fā)掘到令人意想不到的潛力。

文 ｜ 趙泓維

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