病理作為公認的診斷“金標準”，在疾病的診斷、治療乃至預后中具有舉足輕重的作用。隨著人口老齡化，癌癥等疾病的發病率在不斷上升，精準診斷的需求促使免疫組化等特殊檢查的申請量隨之上漲，從而導致病理醫生的工作量大幅增加。

臨床診斷數字化時代的到來

臨床診斷的全面數字化，避免了傳統玻片在分發、共享、運輸等環節的諸多不便，大幅改善了病理診斷的質量和效率，進而提升醫院整體治療水平和加快患者周轉率，是病理學發展的方向。早期的病理數字化，由于技術條件的不成熟以及成本的限制，僅限于對零星的典型病例的掃描存檔以及會診，而日常工作中病理醫生仍然以使用顯微鏡或者是電荷耦合器件(CCD)相機為主。

掃描技術和圖像重建技術的發展使得高清的數字切片已經可以替代顯微鏡下觀察。2017年，美國食品藥品管理局(FDA)基于一項評估了約2 000例病例的大規模多中心研究的結果，批準了首個可用于病理臨床診斷的數字病理系統(飛利浦intelliSite)，該研究中來自4家醫院的16名病理科醫生對約2 000例病例的3 400張切片進行了16 000次的判讀，結果證明intelliSite數字病理系統得到的全切片圖像質量與傳統顯微鏡觀測相一致，從而可用于臨床診斷。網絡和存儲的性能提升及成本下降則是使病理診斷的全面數字化變得現實及可行。千兆網絡、5 G等技術的普及使得高達數個GB的高清病理圖像的傳輸不再受限。隨著海量數據的存儲成本逐漸降低，多數醫院均已建立集中的數據存儲中心，病理科臨床診斷的全面數字化已逐漸實現。目前，世界范圍內已經有LabPON等數十家病理中心或者實驗室進行了全數字化的升級，病理臨床診斷的數字化時代已經開啟。

臨床診斷數字化的價值

改善醫生工作體驗。長時間地盯著顯微鏡和持續快速的切換鏡頭容易引起醫生肩頸的嚴重問題，而經過了染色干燥等諸多工序的切片往往帶有試劑和膠，會造成工作區的嚴重污染，受病理科空間有限，無法保證醫生有遠離污染的休息區和用餐區，而數字化診斷有效解決了上述問題。符合人體工程學設置的顯示器和鍵盤乃至觸摸板、3D鼠標等人機交互設備會減輕醫生的疲勞和不適；在電腦前閱片也避免了玻片對于醫生工作區和休息區的污染，將病理科醫生從刺鼻的氣味中解脫出來；尤其是面對新型冠狀病毒(2019-nCoV)等傳染性疾病的樣本時，將醫生與樣本隔離開可為保證醫生的安全提供保障。

數字化時代病理醫生可通過顯示器進行診斷

提升病理科工作效率。傳統的大量玻片需要人工整理、分發和回收，費時費力且極易出錯。病理醫生拿到切片后首先要核對患者信息和切片數量，確認切片無誤。當患者做免疫組化等多種特殊檢查后，醫生需要切換多個玻片，難以比較患者同一部位的不同染色結果。診斷數字化的專業流程和數據管理系統使得數字切片的分發快速而準確，在節省人力的同時，還可避免錯發或漏發切片，提升診斷的安全性。在屏幕上閱片可提升診斷的效率。診斷數字化與醫院信息系統集成，使醫生一目了然地掌握患者的全部診斷信息。人工智能(AI)等高級分析技術則會使臨床中越來越多的定量測量，如計數、測距等變得省時省力，且準確性和可重復性都大幅提升。

優化病理資源配置。數字化診斷突破了地域的限制，醫生可在家中或外出開會途中隨時工作。在應對新型冠狀病毒肺炎(COVID-19)疫情中，FDA特意許可醫生在此期間使用特定的家用顯示器和飛利浦IntelliSite數字病理解決方案在家中進行遠程病理診斷。不同院區或者不同醫院之間的會診咨詢時，數字切片可以快速分享而無需擔心運輸造成切片損壞或者丟失。支持同屏實時共享的系統和分級壓縮重建的圖像技術使得多方實時交流互動非常方便，為區域病理中心的建立打下了基礎。區域病理中心的模式將使寶貴的病理醫生資源得到充分的利用和整合，促進整個區域的病理診斷水平乃至整體疾病診療水平的提升。

數字化時代的遠程會診中病理醫生可實時共享及互動

挖掘病理數據價值。隨著醫療大數據觀念的不斷普及，診斷數字化將臨床工作中的病理信息成為計算機可識別的醫療數據，是病理大數據的基礎。而數據化的病理信息則可連接未來的基因分析平臺和腫瘤多學科診療平臺等臨床決策平臺，使醫療決策更全面更智能。病理AI分析技術也依靠于大量的病理數據，相比于目前AI公司基于各自研發的產品而特地對少量病例進行拍照和勾畫的模式而言，臨床流程數字化將方便而自然地構建通用的AI訓練數據庫，減少了很多重復勞動，也大幅提升了數據量，極大提升病理AI輔助診斷系統的效能和開發速度。

目前數字病理的圖片格式尚不統一，尚需廠家的數據格式必須完全開放，從而保證數據長遠的可用性。AI等高級分析工具的生命力在于能使醫生在臨床工作中隨手可用，而非局限于特定的孤立工作站中，這也要求圖像診斷平臺是開放的，可與第三方的分析工具相集成，從而真正提升醫生的工作效率。只有開放的數據格式和開放的系統平臺才能真正地創建病理大數據庫，提升病理數據的價值，從而服務于臨床乃至產業發展。

臨床診斷數字化的實現

首要考慮法規問題，如相應的數字病理系統是否被國家藥品監督管理局批準可用于病理診斷，以及有無其他國際上的相關注冊等。收費體系也是影響因素，如江蘇、云南等地已經開始數字掃描的收費，按其收費價格算，可在一年內回收相應的投資成本，以減輕醫院在資金上的負擔。

臨床數字化技術與現有的會診和(或)科研數字掃描相比，是海量數據的生成、傳輸和存儲的問題，需要醫院各方面通力合作。高速而穩定的掃描系統是滿足臨床需求的必要條件，全自動設計以實現無人值守的掃描可節省人力，而高速的掃描可以更少的掃描儀來滿足日常所需，空間和維護的成本都更低。每張數字切片大小依據樣本尺寸不同在1至數個GB之間，而醫生在診斷時則需要對如此大的圖像做快速的放大縮小和移動。除對網速提出較高要求外，需要專用的圖像壓縮和重建技術，如iSyntax格式是將圖像做小波變換等處理后進行分級存儲和壓縮，減少服務器之間傳遞的數據量，實現更快的圖像傳輸和重建。在海量的數據存儲中，中等病理科一年的切片量為20余萬張，頂級病理科可達100余萬張，病理科一年產生的數據量達數百TB，要求系統有完善的分級存儲體系，既通過高速存儲架構保證短期的數據可被快速調閱，也有大容量架構以經濟地實現數據的長期存儲。而iSyntax的特有壓縮技術避免了其他格式的冗余存儲，可最大程度地節約數據存儲空間。因此，只有病理科、信息科和醫院領導層的相互配合，在專業醫療信息化解決方案供應商的支持下，采用覆蓋診斷全流程的整體方案，方能最終實現臨床診斷的全面數字化。