AI在病理学应用：组织切片成像、组织表现组及其他 http://bit.ly/2LmVv35 数位病理学能协助精准收集病理影像，也就是AI和机器学习软体或设备开始应用於病理学 (pathology)，AI将成为有效率和准确性的工具。根据市调公司Allied Market Research 报告，AI应用於医疗领域的软体市场，在2016年全球市场价值约330万美元，预测到2026 年将增至860万美元。 尤其，新创公司正投入这领域的软体开发，通常他们采取与知名大学或大型医院研究实验 室合作的方式，针对不同的疾病，特别是癌症，主要於下列研究： 手术中诊断 医疗训练 初步诊断 疾病预防 手动和半定量检查免疫病理组织化学(immunohistochemistry；IHC) 诊断谘询和专业决策支持 临床研究 回顾目前，AI和机器学习软体在病理学领域的功能分类，并简述相关的产品，如下： 整体切片成像、分析和诊断 基因组织学和其他预防技术 相关诊断设备 一、整体切片成像、分析和诊断 飞利浦Philips + Inspirata 大多数AI和机器学习软体，应用於病理学，主要致力於以高解析度建立数位化组织样本的 数据库，从而使病理学家能够将他们许多例行程序过程进行数位化。该Philips软体能够 将切片检查组织样本扫描到系统中，并且检测和诊断时进行标注。 由於使用深度学习，这意味着该软体可以识别所收集影像之间的关联，以便创建不断变化 的诊断算法(algorithms for diagnosis)。例如，病理学家可以在培养皿玻片上进行扫描 并透过成像软体辨识，将该数位化组织样本内的特定癌细胞标注，并透过影像发现癌细胞 病变区域。该软体将使用此诊断并蒐索看起来相似的其他注解影像，从而创建数据标准， 以便将来对照出相同的影像与特定癌症状态之相关联(如良性、恶性肿瘤)。更重要的是， 该软体试图解决另一个问题是能够储存巨量数据，这对於不断精确诊断算法以及多个医疗 机构之间的协作是必需的。 2015年3月，飞利浦和Inspirata宣布共同合作开发，将以SaaS商业模式向外部企业来推广 该产品，来改善他们各自的软体。该产品是病理解决方案软体，一种自动化数位病理成像 建构、检查和管理系统，由三种设备组成：超高速病理切片扫描仪、影像管理系统、显示 器组成，可以执行功能包括：扫描、储存、展示、调阅和数据共享。 该系统的计算病理学工具TissueMark，以AI深度学习技术，从数百张影像中累积信息，并 将这些知识应用於准确识别肿瘤样本并估算肿瘤可能率。该软体使用的演算法专门用於识 别肺癌和乳腺癌。 Inspirata与飞利浦合作开发两个直接与数位病理有关的视觉化软体：mitoS™和 histoS™。mitoS™是初步诊断的工具，可以识别“所有高可能性有丝分裂体”， 也就是分裂细胞具有很高的恶性生长可能性，透过即时对潜在有问题的区域进行扫描，而 不必大费周章的手动操作及检查，从而节省病理诊断的时间。 二、组织表型和其他预防技术 Definiens AI病理学的另一个新兴应用：组织表现型(tissue phenomics)，有助於免疫治疗，寻找人 体免疫系统治疗疾病的方法。生物技术公司Definiens将其品牌定位：“The Tissue Phenomics Company”。它将“直接攻击癌症”的传统治疗策略与基於表现型的治疗潜力 进行比较，tissue phenomics以衡量基因突变和环境影响之物理和生化特徵的变化为主。 Definien宣称其任务是帮助科学家利用组织表型来更好地了解免疫系统如何帮助治癒疾病 ，并将这些数据应用於为癌症患者创立个性化医疗之参考。 其实，Definien以一种收集方式“多组学数据”(multi-omics data)，包括：基因组（基 因）、蛋白质组（蛋白质）、转录组（RNA;核酸）、表观基因组（影响基因的化学物质） 和微生物组(微生物）。基本上，更多的数据集在活组织切片中进行测量。Definien软体 企图导入当前的工作流程中，其主要功能包括： ‧量化组织样本数据以监定生物标志物，辨识癌症的物质 ‧将多组学数据与临床结果相结合，并进行模式辨识 三、体外诊断（In Vitro Diagnostic：IVD）设备 IDx LLC (https://www.eyediagnosis.net/) IDx是第一个FDA核可上市，基於AI的自主诊断系统，特别适用於糖尿病视网膜病变风险的 患者，这种糖尿病可能导致失明。该深度学习软体透过一系列过滤器处理每个上传的影像 来搜索特定并发症的病变生理特徵。据其网站报导，2017年美国临床试验900例受试者中 ，IDx在检测超过轻度糖尿病视网膜病变者，高达87％的敏感性和90％的特异性出现。 结语 AI在病理学领域应用技术，在不久的将来有很大的应用市场及潜力。尤其，对於大型研究 实验室、大型医院和教学医院而言，将更加适用和有利可图。同时，精准的诊断可提供个 性化诊疗计划的机会，并带来收益。我们预测这些追踪、诊断和治疗技术，最终将从治疗 乳腺癌及糖尿病而扩展至其他疾病，当然，这需要投入更多的研发经费。 --

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