AI病理医生助手上岗!江苏省肿瘤医院病理科打造“人机协同”新范式,助力病理诊断!

传统病理阅片模式要求医生不断调整显微镜视野进行排查，不仅耗时，也可能无法识别微小病灶，尤其是直径在1毫米以内、甚至仅有数个细胞的微小隐匿病灶，在海量切片中往往难以被识别。

AI病理医生助手凭借先进的人工智能算法，能在几秒内完成对数字切片百亿像素的深度分析，精准识别每一个可疑病灶，并通过热力图直观提示重点区域，帮助医生快速过滤大量阴性视野，直击阳性目标。

AI提供线索、校验数据、梳理逻辑，医生负责最终决策，形成“1+1>2”的高效协作模式，为病理诊断和患者精准治疗筑起一道坚实的安全防线。

病理医生通常培养周期长，从医学院毕业到独立出具基础病理报告，需至少5年专业训练；同时，人工阅片数量有限，约150至300张，病例疑难复杂情况下，阅读量还会进一步下降。 

相比之下，AI病理医生助手在工作效率上优势显著。它通过算法直接分析切片，大幅缩短了“诊断能力”的培训周期。24小时全天候待机，自动化处理大量繁琐任务，如肿瘤核分裂象计数、免疫组化（Ki-67、ER、PR等）阳性细胞计数、肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）评估等。这不仅减少了不同医生之间的主观判断差异，提升诊断一致性，也显著缩短了诊断时间。

即便面对复杂病例，AI助手也不会降低处理速度，真正实现全天候、高批量的辅助诊断。

病理科积存了海量玻璃切片，对这些切片进行管理、归类、人工标注和量化，既费时又费力。  

AI病理助手可将这些玻璃切片快速扫描为数字切片。对于青年医生而言，AI标注的海量病例库是极佳的学习教材和研究资料，疑难病例和经典案例都能一键调阅，方便复盘与学习。  

此外，批量、标准化地完成图像分割、细胞计数、特征提取等基础工作，更有利于研究者和医生集中精力进行统计分析和临床转化研究，极大加速病理学研究进程。 

病理科徐新宇主任表示，对数千例病理样本进行精细的形态学分析在以往是难以想象的，现在借助AI，研究人员可以快速验证新的形态学标志物、发现新的疾病亚型，并深入探索形态与基因组学之间的关联，推动科研发展，促进临床应用。