李振叶：新技术推动病理数字化的建设

　　创建于1959年的厦门市妇幼保健院（厦门大学附属妇女儿童医院）是集保健、医疗、教学、科研于一体的大型三级甲等妇幼保健院，共有镇海、集美两个院区，连续多年在全国三级公立医院绩效考核中位列妇产类医院前20名（等级A）。医院信息化建设经过20多年的发展，目前上线信息系统45个、子系统200多个，病理信息化建设是重要组成部分。"病理会诊对许多疾病的确诊、治疗方案选择和预后判断具有重要的甚至是决定性的作用。如今病理会诊技术飞速发展，精准的病理会诊几乎都可以在24-48小时内完成。如遇时间要求更苛刻的场景，准确率超90%的冰冻切片会诊半小时内即可完成。"医院信息部主任李振叶介绍，患者对于精准、快速的会诊有着巨大的需求。

数字化病理破解行业痛点

病理诊断是临床诊断的"金标准"，在临床诊疗中发挥着举足轻重的作用，医院病理科水平直接影响其整体医疗水平的提升。当前，病理行业存在病理医生数量短缺、病理医生分布不均、初诊符合率低、癌症发病率高等痛点，病理数字化是解决这些问题的途径和有效技术手段。

李振叶强调，国际数字病理发展的必然趋势是从单纯的切片数字化，发展成为全数字化、智能化、云端化。我国病理信息化发展当前具有以下特点：绝大部分医院上线了病理信息管理系统（PIS），但是很多医院的PIS与HIS交互不足；少部分区域建立了区域病理平台；极少部分医院应用了病理AI；目前全国还没有医院实现全数字病理科。

传统的PIS具备开具申请单、患者缴费、登记、取材等功能，区域病理覆盖市、区级范围。未来，国内PIS将发展成为全数字化智能病理科+云病理。

李振叶介绍，传统的PIS诊断方式包括切片流程、出具纸质版诊断报告、文字诊断等模块。病理实现数字化诊断后，实现了远程病理会诊、区域病理共享，解决了病理资源分布不均的难题，提高了可及性，推动优质病理资源下沉；大数据+AI对病理的赋能，提高了病理诊断的效率，破解了病理医生数量缺乏这一难题；建立了切片大数据库，解决了病理初诊符合率低这一难题，减少了漏诊误诊，提升了病理诊断的准确率。她强调，"数字化病理诊断具有以下优势：只要网络可访问，即可诊断；切片图像网络传输，第一时间进行；实现永久保存，数据复制方便；检索、分析高效便捷，可构建切片大数据资源。"

推进病理数字化实践

厦门市妇幼保健院的病理科的细胞学病理标本量约为4.6万例/年，在福建省妇幼专科医院中排名第一。

结合“每百张床位配备1-2 名医生”的行业标准及医院现有人员配比（技术及辅助人员与医生 1:1）要求，医院床位数随着集美新院区开业扩至1500张，面临显著人力缺口 —— 医生至少缺10人，病理技术员及辅助人员至少缺14人，但新增人力将大幅增加医院成本。为有效应对这一状况，医院决定采取数字化方式，减少人力投入，提高病理科的工作效率。

目前，医院的病理信息化已开展了以下实践：实现细胞学病理标本条码化；正在上线组织病理标本条码化；完全采用玻璃切片做病理诊断；初尝AI应用于细胞学病理诊断；病理报告实现信息化。

为了实现病理的准确诊断，厦门市妇幼保健院上线了全数字智能病理院内诊断系统，实现了数字病理远程智能会诊，全方位掌握病理和临床数据，提高科室业务水平。该系统围绕病理科工作流程设计核心功能，形成完整的数据应用闭环，具体包含以下九大模块：病理切片全自动扫描模块、智能分诊模块、线上病理报告模块、院内数字诊断模块、AI智能提示嵌入、切片质量智能判定模块、数字病理质控模块、智能调阅相似切片和经典案例模块，以及一键转发远程会诊申请。

李振叶从行业实践角度指出，病理科全数字化的核心价值聚焦于数据管理与应用，主要体现在：将传统显微镜下诊断模式升级为院内甚至远程数字诊断，提高工作效率；形成院内数字诊断共享平台，促进医生协同工作，提高诊断资源配置效率；实现贯穿流程的数字质控，减少漏诊误诊；一键转发功能方便在全国范围获得远程专家诊断咨询支持；方便快捷的数字存储，利于资料的追溯、统计、分析；有助形成战略性病理大数据库，反哺病理AI研发和提供医生数字学习途径。

目前，数字病理建设仍然面临着挑战：海量病理数据存储、切片扫描精准度、软件价值认可度、医生适应程度、病理图像分析比一般图像分析难度大、有效标注数据稀缺、法律法规支持等。

同时，数字病理也由于以下因素推动，迎来了发展机遇：精准医学、两癌（宫颈癌、乳腺癌）筛查、专病库促进数字病理建设；以租代买的方式大大降低购买存储的成本；新基建的重视，使带宽可以得到有效保障；越来越多成功的全数字化病理实验室建设案例，增强了国内病理科的信心；数字病理建设可以解决报告医生数量和增加人力成本之间的矛盾，有效降低人力成本的同时提高病理科的诊断效率和质量；病理科已意识到，全数字病理建设可大幅减少良性组织观察时间。

"我们站在一个时代的门槛上，预测、预防和个性化医疗将通过降低癌症发病率推动医学的改变。这种转变将由多尺度异构数据的整合推进，数字病理的建设应该就是这个推动力。"李振叶总结道。