随着科技的飞速发展，人工智能（AI）正逐步渗透到各个行业，医疗领域也不例外。在病理学中，AI的应用正在引发一场深刻的变革。

“一眼”就能分辨患者罹患的是肺腺癌还是肺鳞癌，而且准确率高达97%——这是由深圳市人民医院病理科和清华大学深圳研究院共同研发的“AI+智能病理”实现的。

AI“秒决”癌症

病理医生被称为“医生中的医生”。然而，目前，我国病理医生仅有1.8万人左右，按照每百张床位配备1～2名病理医生的标准，缺口超10万。而培养一名合格的病理科医生，一般需要10年以上。

忙碌是病理医生的工作常态。以深圳市人民医院为例，病理科日均需要读病理切片2000张以上。

过去，长时间、高强度的工作容易造成视觉疲劳，可能影响判断的准确性。

深圳市人民医院病理科李晓梅主任介绍，“从2019年，我们开始借助AI进行科研和教学工作。”当时，进口病理扫描仪不仅价格高，加上扫描一张切片需要超过10分钟，限制了临床应用。

2022年，该科室引入病理诊断数智全链路生态网，通过先进的算法、图像识别技术及大量临床数据样本验证，快速生成准确图像并实现存储，一张切片耗时仅为1分30秒。2022年，病理科已对所有病理切片进行扫描、储存，实现全面数字化。

凭借全面数字化这一前置条件，AI能通过模仿病理医生临床诊断路径，实现病理智能诊断分析。过去人工耗时至少10多分钟分析的图像，系统“秒决”病灶区域。

宫颈癌筛查学有所成

“有了这套AI工具后，临床医生可以通过工作站随时调阅病理切片，进行比对分析。”李晓梅主任介绍，正在研发将AI同时应用于病理切片质量控制环节。

“在扫描存储的过程中，系统就会直接给切片打分，不过关的便会马上提示重新制片。”今后AI可以为该科日均2000多张的切片把好第一道质量关。

目前，AI已在宫颈液基细胞学应用上有所建树。

深圳市人民医院健康管理中心作为全市规模最大的体检中心，每年体检人次近10万。宫颈癌筛查是妇科体检的重要项目，病理科便承担着每年五六万例宫颈癌筛查的巨大工作量。

AI判定“阳性”的标准相对较低。在病理科细胞学组，医生刘俊许、杜丹凤、张士岭对AI筛选出的“阳性”病例进行复核。

该院病理科利用两年时间，AI阴性诊断准确率接近100%，排阴率接近80%。

当然对于阴性病例，病理医生也是要进行复核的，但在AI的协助下会大大节约诊断时间。

AI深造方向：乳腺肿瘤和消化肿瘤

与语言大模型不同，病理诊断大模型更接近传统的预训练模型，还需要往下游任务深化。

李晓梅主任介绍，他们瞄准的目标是发病率排在前列的肺癌和乳腺癌，并已在肺癌AI精准病理诊断上取得突破。

通过3个多月、3000多例疑难复杂病例的“喂养”，AI已能准确分辨出肺低分化腺癌和鳞癌，为患者后续治疗赢得了时间，节省了费用，也为选择靶向治疗提供了病理依据。

未来，AI还将向乳腺肿瘤、消化肿瘤方向不断“深造”。

然而，AI在病理科的应用也面临一些挑战。数据质量是影响AI算法性能的关键因素。病理图像往往因采集技术、显微镜质量、染色方法等不同而存在较大差异，如何确保数据的一致性和标准化，是AI技术应用中的一个难题。

近年来，深圳在加快打造医疗卫生高地的同时，在智慧城市建设方面也走在全国前列，医疗卫生系统数字化转型已取得显著成效。2023、2024连续两年深圳市卫生健康信息化发展总指数在全国36个直辖市、副省级城市及省会城市中排名第一，为AI技术的应用提供了丰富场景支撑和真实世界数据积累。

相信随着技术的不断发展，AI与病理学的深度融合将推动病理学诊断向更高效、更精准的方向发展。

references：深圳“AI病理医生”上岗，“一眼”识别癌细胞
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