病理「数位化」,Proscia 用 AI 提升病理诊断精确度

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病理「数位化」,Proscia 用 AI 提升病理诊断精确度

5 月份,Google CEO Sundar Pichai 在 Google I/O 大会上向数百万观众演讲,主题为 AI 在数位病理学上的应用。5 週前,FDA 宣布批准第一个整体切片成像(WSI)系统,为病理学诊断的主要方式。以上两事件都指向病理学和实验室医学的未来:软体将在医学领域佔据主导地位。

过去 20 年,软体已席捲世界。零售业由电子商务公司亚马逊主导,电影租赁业巨头 Blockbuster(百事达)被线上影片租赁公司 Netflix 击垮,还有 Uber 用软体接管了叫车行业。目前尚未见到软体大规模进军医疗保健领域,软体应用于数位病理学,可以说是软体在医疗领域最初的尝试。

当然持怀疑态度的人会反驳「组织细胞永远具有物理性质」,或说「电脑永远不会像人类一样能诊断出癌症这样複杂的疾病」。所有这些反驳观点都是正确的,但软体的研发已开始涉足病理学核心功能,表示软体已经向诊断癌症的方向进军。

为什幺病理学很重要?

病理学是软体没有「攻占」的最后一块阵地,病理学诊断的标準仍是病理医生使用显微镜观察病理切片上组织细胞的病理变化,进而诊断结果。

病理学是医学领域的关键一环,通常疾病的第一份诊断报告都出自病理诊断。因此,医生对患者做出的治疗措施,80% 受病理学报告的影响。出于同样的原因,它也可能是卫生保健系统面临 7,500 亿美元误诊成本的最大问题。

病理医生训练有素,他们是辨识组织细胞病理变化方面的专家。然而,即使最好的病理医生也会犯错,他们通常只是主观给出一个最可能的疾病类型,而没有量化的答案。由于诊断的不确定性,可能延误了患者的治疗。

数位革命的到来

软体在病理学几乎没有作用,但最近有了新的研究进展。技术是读取载玻片的数位病理图谱,因此该领域已被大部分人归入物理领域。目前,数位病理领域的主要参与者,正在推动切片成像系统应用于实际,研发透过扫描切片来生成大量病理图像的硬体。

将切片的病理资讯转换成像素的实验走在科技前线。因为用显示器呈现病理变化比显微镜好,显示器可透过像素点呈现切片的所有病理生理现象,这便是数位病理学的重要之处。数位化系统还帮助储存文件并提供检索功能,为以后快速找资料提供极大便利。只有软体才能将数兆像素的组织图谱应用于人类疾病的病理诊断。

病理数位化对医疗诊断的影响巨大,有几个关键点要先记住。首先,我们将看到一个重新设计的实验室及工作流程,这个流程简单而全面,採取设定方法并将切片数据转化为数位资讯。或者说,将数位诊断与医生诊断结合起来。这是一项医学创新,使病理医生能为数位病理提供辅助答案,「我的癌症是否会扩散?」「我的癌症 5 年内是否会复发?」和「哪种是最有效的治疗方法?」如今数位病理均可解决上述问题,依据相关资讯进行分子检测,採用类似于遗传学的方式,用数位病理学为癌症诊断和护理提供依据。

数位病理学的今天和明天

卫生保健和技术领导者持续推动病理学向数位化转型,已经长达 15 年之久,为什幺现在的转型速度越来越快呢?

最近 5 年,数位病理学是一个具有巨大前景并能短期看见落地场景的领域,因此投资者对这类研究抱持乐观态度。然而,实验室单独购入切片扫描仪需要投入数百万美元。图像文件大小约 1GB,意味着实验室每年需要创建 PB 级数据集,病理数位化过程对 IT 挑战和储存成本提出了挑战。然而,最现实的问题还是来自政策层面,美国尚未有用于初步诊断的数位病理系统的相关政策。

据了解,2017 年 4 月,FDA 首次批准了用于初步诊断病理的整体切片成像系统,这项举动刺激了其他硬体供应商投资,并燃起了人们对数位病理学应用于临床病例的兴趣。医疗中心和商业实验室开始意识,为了不脱队,他们必须应用数位病理学的技术。早期入局者发现,虽然这个数位生态系统的诞生离不开硬体的推动,但其实真正挖掘这个系统价值的是软体。

随着数位病理学普及,电脑辨识图像複杂模式的能力取得巨大的进步。对实验室来说,病理学的计算进步有两种形式:增强和自动化,两者相辅相成。传统诊断工作流程的自动化使病理学家花更多时间在更棘手的病例,比如在人眼无法辨别的情况下扩充病理数据,为病理医生提供癌症的诊断依据。

Proscia:用云端平台进行病理分析

近十年来,中国癌症发病率逐年上升,在癌症的术后诊断中,病理分析一直扮演着重要角色。不过,目前中国病理医生缺口高达 10 万,无法为每个肿瘤患者提供高品质的服务。眼下,「网路+」和「数位化病理技术」为破解这一难题带来了机遇:相较于传统病理,云端病理让医疗资源利用率提高、成本降低。

以国外的一家公司为例,Proscia 成立于 2014 年,是美国一家专注于肿瘤病理云技术开发的公司,其业务主要涵盖肿瘤切片的影像学分析、数据整合和云端共享 3 方面,Proscia 等公司研发的软体为数位化病理提供了一个平台,可以达到数位病理学预期的大部分功能,同时利用 AI 透过自动化和增强功能为数位病理提供支持。透过机器学习,让病理学的诊断由定性转为定量,进而提高病理分析的準确率。

该公司于 2016 年 7 月获得 100 万美元种子轮融资。

2015 年, Proscia 创建了一个数位病理云端平台,该平台使用电脑视觉来分析肿瘤的​​活检切片和医学影像,并为医学专家提供每张切片中的病理数据。今年上半年, Proscia 将这项云端技术跨界应用于肿瘤病理分析,建立了肿瘤病理切片云端资料库。

医学影像分析学和云端系统的结合,让 Proscia 拥有了大量的肿瘤病理大数据。有了这些数据, Proscia 能同时为研究机构、生物技术公司、医疗机构和教育部门提供服务。具体来说,Proscia 为科研机构提供来自全世界的病例样本整理分析;为生物技术公司开发新型药物提供充足的数据来源;而在医疗机构中,Proscia 能帮助医生判断肿瘤患者术后肿瘤切片的情况,并对下一步治疗方案的确定提供可靠的依据;云端资料库中来自全世界的肿瘤病理切片资讯,也为教育部门提供了良好的教学素材。

据了解,Proscia 的首席执行长 David West 表示,数位病理学应用範围广泛,从对于常见癌症的自动化分类到活检诊断癌症等不可观察的改变,对于临床诊断十分有意义。「数位病理学正在向癌症护理方面发展,并且在未来 5 年内,软体将完全进入癌症诊断和患者癒后护理方面。」