由上海市抗癌協(xié)會(huì)、上海市臨床病理質(zhì)量控制中心、浙江省臨床病理質(zhì)控中心、中國(guó)抗癌協(xié)會(huì)腫瘤病理專業(yè)委員會(huì)和上海市抗癌協(xié)會(huì)腫瘤病理專業(yè)委員會(huì)主辦，中華醫(yī)學(xué)會(huì)病理學(xué)分會(huì)細(xì)胞病理學(xué)組協(xié)辦，復(fù)旦大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院承辦的 2022 年國(guó)家級(jí)繼續(xù)醫(yī)學(xué)教育項(xiàng)目《細(xì)胞病理學(xué)診斷與技術(shù)研討班》暨 2022 年上海市/浙江省臨床病理質(zhì)量控制中心婦科/非婦科細(xì)胞學(xué)診斷聯(lián)合培訓(xùn)班于 2022 年 10 月 27 日拉開帷幕。會(huì)議邀請(qǐng)了多位國(guó)內(nèi)細(xì)胞病理學(xué)專家進(jìn)行專題演講，內(nèi)容包括非婦科和婦科細(xì)胞病理學(xué)，涉及形態(tài)、輔助檢查和質(zhì)控，并設(shè)立了快速現(xiàn)場(chǎng)評(píng)價(jià)專場(chǎng)。復(fù)星杏脈氣管鏡AI-ROSE智能輔助分析系統(tǒng)亮相此次研討會(huì)，復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院胡沁教授分享了《AI技術(shù)在氣管鏡細(xì)胞學(xué)檢查快速現(xiàn)場(chǎng)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用》應(yīng)用實(shí)踐和經(jīng)驗(yàn)。
在肺癌診斷中，Rose是改善支氣管鏡檢查性能的
重要技術(shù)手段
據(jù)GLOBOCAN估計(jì)，2020年全球新發(fā)肺癌病例約220萬，占全部惡性腫瘤的11.4%，死亡病例約180萬，占惡性腫瘤相關(guān)死亡的18.0%。肺癌是人類癌癥的主要死因之一，2020年的發(fā)病率在所有癌癥中位居第二。病理檢查對(duì)肺癌治療尤其關(guān)鍵[1] ，其中支氣管鏡檢查是診斷肺癌的重要方法[2] 。細(xì)胞學(xué)快速現(xiàn)場(chǎng)評(píng)價(jià)（ROSE）通過實(shí)時(shí)確認(rèn)標(biāo)本的充分性與快速診斷成為改善支氣管鏡檢查性能的一項(xiàng)重要技術(shù)。然而，細(xì)胞病理學(xué)家或相關(guān)專業(yè)人員需要在現(xiàn)場(chǎng)診斷 [3]，其人員限制和耗時(shí)阻礙了ROSE臨床的可用性[4]。人工智能（AI）被引入醫(yī)學(xué)領(lǐng)域能輔助病理學(xué)家做出更有效、準(zhǔn)確的診斷[5]。
ROSE的意義及國(guó)內(nèi)開展現(xiàn)狀
ROSE開展目前最大的意義是判斷取材滿意程度，一次性解決患者就診問題，減少患者來回奔波。同時(shí)隨著呼吸介入診療的發(fā)展，ROSE結(jié)果能給出后續(xù)臨床治療，比如微創(chuàng)治療提供依據(jù)。
根據(jù)2016年一項(xiàng)全球的調(diào)查，美國(guó)ROSE的普及率為98%，歐洲和亞洲的ROSE普及率分別僅48%和55%。目前面臨最大的問題是ROSE臨床需求急劇增加，而病理科人力資源不足。對(duì)于這種情況，或許可以通過遠(yuǎn)程病理/人工智能開展ROSE。
AI-ROSE在支氣管鏡活檢中的應(yīng)用
胡沁
復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院
會(huì)議中，復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院病理科的胡沁教授分享了中山醫(yī)院和復(fù)星杏脈共同展開的對(duì)AI-ROSE的探索成果。中山醫(yī)院一直以來致力于應(yīng)用ROSE技術(shù)對(duì)支氣管鏡活檢流程的優(yōu)化與提速，但是由于病理科醫(yī)生資源的局限和初診醫(yī)生的不穩(wěn)定性等各種原因，他們開始了AI-ROSE的探索。
基于人工智能的ROSE工作流程——行經(jīng)支氣管活檢，標(biāo)本染色后，然后將圖像數(shù)字化，利用人工智能ROSE模型對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)測(cè)，人工智能給出初步診斷結(jié)果。
研究顯示，經(jīng)過訓(xùn)練的AI-ROSE模型準(zhǔn)確率和敏感性分別為84.57%和80.91%。為了進(jìn)一步測(cè)試模型的臨床可用性，研究者對(duì)AI和細(xì)胞病理醫(yī)生的結(jié)果進(jìn)行了進(jìn)一步的比較，在測(cè)試組的162張ROSE玻片中，高級(jí)、初級(jí)細(xì)胞病理醫(yī)生和AI-ROSE模型的準(zhǔn)確率分別為96.90%、83.30%和84.57%。AI-ROSE模型的分類與金標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)性高于初級(jí)細(xì)胞病理醫(yī)生，低于高級(jí)細(xì)胞病理醫(yī)生。
胡沁教授介紹：“ROSE只是一種附加的細(xì)胞病理檢查評(píng)估以幫助肺科醫(yī)生完成活檢程序，因此，要求準(zhǔn)確性可低于完全病理評(píng)價(jià)。另外，圖像數(shù)字化使遠(yuǎn)程細(xì)胞學(xué)成為可能，可遠(yuǎn)程開展ROSE。”
復(fù)星杏脈氣管鏡AI-ROSE智能輔助分析系統(tǒng)
復(fù)星杏脈氣管鏡AI-ROSE智能輔助分析系統(tǒng)由全自動(dòng)數(shù)字顯微鏡和人工智能分析軟件兩部分組成，可輔助呼吸科、病理科醫(yī)生在支氣管鏡檢查過程中進(jìn)行實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)的現(xiàn)場(chǎng)診斷。AI-ROSE能自動(dòng)完成對(duì)樣本玻片的掃描分析，擺脫了ROSE技術(shù)對(duì)資深細(xì)胞病理醫(yī)生的依賴，對(duì)床旁快速評(píng)價(jià)、ROSE的開展是一個(gè)非常有利的工具。
緩解病理醫(yī)生稀缺壓力
目前國(guó)內(nèi)病理醫(yī)師稀缺，幾乎無法滿足床旁病理診斷需求，AI-ROSE幫助院內(nèi)極大減輕病理醫(yī)師稀缺的壓力，自動(dòng)執(zhí)行掃描+分析的全流程操作，完全嵌入到ROSE工作流程中。
緩解病理醫(yī)生稀缺壓力
目前國(guó)內(nèi)病理醫(yī)師稀缺，幾乎無法滿足床旁病理診斷需求，AI-ROSE幫助院內(nèi)極大減輕病理醫(yī)師稀缺的壓力，自動(dòng)執(zhí)行掃描+分析的全流程操作，完全嵌入到ROSE工作流程中。
輔助術(shù)中局部治療
AI-ROSE的術(shù)中快速反饋，對(duì)于術(shù)中發(fā)現(xiàn)有結(jié)節(jié)、腫瘤的患者，可以給予精準(zhǔn)反饋和確認(rèn)，為術(shù)中局部治療提供了參考依據(jù)和保障。
不忘初心，堅(jiān)持創(chuàng)新，服務(wù)臨床
復(fù)星杏脈始終堅(jiān)信科研必須和臨床緊密聯(lián)系，深化創(chuàng)新，夯實(shí)基礎(chǔ)研究，才能完成產(chǎn)學(xué)研一體化建設(shè)，攜手醫(yī)療機(jī)構(gòu)、高校、科研院所和產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)，組建產(chǎn)學(xué)研用高效協(xié)同的科研攻關(guān)、成果轉(zhuǎn)化服務(wù)平臺(tái)，構(gòu)建跨學(xué)科領(lǐng)域交叉的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)疾病全周期管理閉環(huán)再升級(jí)。
復(fù)星杏脈是目前國(guó)內(nèi)率先完成一橫一縱的完整產(chǎn)研布局的公司，一橫是助力醫(yī)院影像科、病理科、超聲科、呼吸科、心內(nèi)科、腫瘤科等“醫(yī)技+臨床科室”橫向貫通；一縱是軟硬件整體方案覆蓋“早篩、早診、早治、隨訪”全流程。復(fù)星杏脈多款產(chǎn)品協(xié)助醫(yī)院打通不同醫(yī)技科室與臨床科室協(xié)同應(yīng)用的痛點(diǎn)，建立以患者為中心的診療一體化中心，提升醫(yī)院流程效率以及精準(zhǔn)化治療，讓更多的患者獲益。
復(fù)星涵蓋“頂級(jí)三甲醫(yī)院”、“基層醫(yī)療”以及“智慧醫(yī)療”。針對(duì)頭部三甲醫(yī)院，軟硬一體、AI輔助診斷、MDT診斷及方案將大大降低人員重復(fù)勞動(dòng)的需求，提升科室運(yùn)營(yíng)效率；針對(duì)基層醫(yī)療，通過智能化的區(qū)域醫(yī)共體建設(shè)，解決基層人才短缺問題，讓分級(jí)診療切實(shí)落地；針對(duì)智慧醫(yī)療，通過與醫(yī)學(xué)大中心的合作研發(fā)具備三類醫(yī)療資格的產(chǎn)品，協(xié)助智慧醫(yī)療真正進(jìn)入診療體系，塑造未來智慧化醫(yī)院治療場(chǎng)景。
文獻(xiàn)參考：
[1]Ferlay J EM, Lam F, Colombet M, Mery L, Pi?eros M, Znaor A, Soerjomataram I, Bray F. Global Cancer Observatory: Cancer Today. Lyon, France 2020.
[2]Mondoni M, Rinaldo RF, Carlucci P, Terraneo S, Saderi L, Centanni S, et al. Bronchoscopic sampling techniques in the era of technological bronchoscopy. Pulmonology. 2020.
[3]Guo H, Liu S, Guo J, Li B, Li W, Lu Z, et al. Rapid on-site evaluation during endobronchial ultrasound-guided transbronchial needle aspiration for the diagnosis of hilar and mediastinal lymphadenopathy in patients with lung cancer. Cancer letters. 2016;371:182-6.
[4]Trisolini R, Gasparini S, Patelli M. Is rapid on-site evaluation during bronchoscopy useful? Expert review of respiratory medicine. 2013;7:439-41.
[5]Esteva A, Robicquet A, Ramsundar B, Kuleshov V, DePristo M, Chou K, et al. A guide to deep learning in healthcare. Nature medicine. 2019;25:24-9.
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