2021年4月15日-18日，由中國抗癌協會腫瘤病理專委會,同濟大學附屬上海市肺科醫院、復旦大學附屬腫瘤醫院共同舉辦的國家級醫學繼續教育項目《肺和縱隔病理鑒別診斷及新進展》暨胸部腫瘤病理診斷國際高峰論壇順利召開。
本次會議采用線上論壇與線下展臺相結合的形式，聚焦胸部腫瘤病理診斷中的熱點和難點，邀請國內外知名專家探討人工智能病理輔助診斷最新進展。期間精彩病例展示、各種新技術和新形式引發專家熱烈討論，不斷碰撞出激動人心的思想火花。
會上，復星杏脈戰略合作專家——復旦大學附屬腫瘤醫院病理科主任醫師、博士生導師李媛教授分享了與我司協作開發的PD-L1人工智能輔助系統。她指出：“有效篩選PD-1/PD-L的潛在獲益人群為PD-1抗體實現免疫治療的關鍵。基于深度學習的非小細胞肺癌PD-L1免疫組化自動評估體系是基于人工智能的計算機輔助診斷系統，在人工智能輔助下精準計算PD-L1免疫組化染色比例，為免疫治療助力。”
PD-L1是目前循證醫學證據最充分的、臨床應用最廣泛的免疫治療標志物。PD-L1表達水平可作為一種免疫治療預測及預后標志物，用于篩選肺癌免疫治療的潛在獲益人群及預測療效。準確可靠的PD-L1判讀及判讀結果至關重要。
但是，不同免疫組化抗體的判讀標準及相應的陽性閾值存在差異以及難度不一，這對PD-L1檢測實踐及結果判讀帶來挑戰。同時，國內病理醫生缺口嚴重，尤其基層醫院更為匱乏。據《2015 國家病理科醫療質量報告》統計，2014 年僅有0.9%的病理醫生分配在一級醫院，平均每百張床位僅 0.02名病理醫生、作為基礎學科，病理科會直接影響到基層醫院各類疾病的診斷和治療水平。而且，相比較于其他醫技科室，病理科診斷自動化程度低、診斷時間更長，需要更多專業人力投入。
面臨這一系列行業痛點，復星杏脈憑借豐富的醫療產業生態資源及一流的研發團隊，與李媛教授的研究團隊強強聯手，共同探討深挖出一套基于深度學習的非小細胞肺癌PD-L1免疫組化自動評估體系，以應對這一系列的困境。
該系統依托人工智能深度學習網絡進行分割與配準，實現自動識別肺癌PD-L1免疫組化染色切片中各種組織細胞成分，并進行精確分隔及計算提高腫瘤生物標志物診斷的定量化診斷水平，使其具有與病理醫生視覺評分相似的準確性，同時還確保評分的客觀性和可重復性，最終能在臨床工作中用計算機輔助系統來減少病理醫生的工作負荷及主觀判讀帶來的誤差，提供精確數據輔助醫生進行診斷、制定后續治療方案，同時更好地篩選免疫治療潛在獲益人群。
#### 兩大亮點
在演講的最后，李媛教授指出：“PD-L1免疫組化自動計算人工智能輔助診斷是以PD-L1智能檢測為切入點，長遠來看也是一項惠產、惠民、惠醫的偉工程，感謝復星杏脈優質的科研團隊，以人工智能技術促進腫瘤全周期診療技術創新，提升病理行業診斷、預后評估、免疫治療等研究水平。”