“談癌色變”已成為一種常態(tài)。癌癥最讓人們懼怕的，在于診斷不易。目前，組織病理學診斷是最高級別、最可靠的癌癥診斷方法，也是癌癥確診和治療的基本依據(jù)，但傳統(tǒng)病理診斷不僅存在分析周期長、準確性低等問題，在很大程度上也受到診斷醫(yī)師經(jīng)驗的影響。隨著早癌篩查的普及等因素，病理科人才短缺問題逐漸凸顯。如何填補這一領(lǐng)域人才空缺？透徹影像創(chuàng)始人王書浩的想法是：通過基于人工智能的病理云來彌補。
王書浩利用其在清華大學學習到的計算機科學技術(shù)，步入AI醫(yī)療領(lǐng)域，創(chuàng)建了透徹影像科技（南京）有限公司。透徹影像研發(fā)的人工智能輔助診斷平臺ThoroughInsights®?能夠自動識別，幫助醫(yī)生在切片上找到病變區(qū)域，并將自動生成的輔助診斷報告錄入LIS系統(tǒng)。ThoroughInsights®?采用GPU完成病理切片的分析，單張切片的分析能夠在20秒內(nèi)完成，極大地提高了診斷效率，防止漏診的發(fā)生。
“病理影像不同于CT、X光等放射影像，它們的體積數(shù)據(jù)通常都在500MB至1GB，信息量很大，對深度學習模型的構(gòu)建和分布式計算系統(tǒng)的架構(gòu)均提出了更高的要求。”王書浩說。為此，透徹影像自主研發(fā)ThoroughWisdomTM（基于iPad與ApplePencil 的標注工具），并與頂級三甲醫(yī)院合作，采集了數(shù)千張高精度標注的數(shù)字病理切片，涵蓋消化與呼吸系統(tǒng)的多個器官。以胃部模型為例，經(jīng)過切分，AI的訓練圖像數(shù)達到數(shù)千萬張，是目前病理行業(yè)最大的高質(zhì)量像素級標注數(shù)據(jù)集。
透徹影像建立了完整的AI基礎(chǔ)設(shè)施，ThoroughInsights®?中的胃部、腸部、前列腺、肺部惡性腫瘤識別模型能夠達到接近100%的切片級敏感度和超過80%的特異性，并能夠完成病變分型的識別，自動輸出結(jié)構(gòu)化診斷報告。
透徹影像擁有業(yè)內(nèi)先進的分布式微服務(wù)推理系統(tǒng)，能夠?qū)㈩A(yù)測任務(wù)分配到集群中所有的GPU進行并行計算，大幅提高數(shù)字病理切片預(yù)測的速度。
目前整套輔助診斷系統(tǒng)已經(jīng)在南京大學醫(yī)學院附屬鼓樓醫(yī)院投入使用。“所有的病理切片先經(jīng)過人工智能進行初次診斷，再由病理科醫(yī)生著重查看AI無法確定的病例，”王書浩介紹，“這種方式大幅提高了病理科和消化內(nèi)科的周轉(zhuǎn)率，極大縮短了患者的等待時間。”
今年8月底，透徹影像聯(lián)合中國解放軍總醫(yī)院、中國醫(yī)學科學院腫瘤醫(yī)院和北京協(xié)和醫(yī)院開展的人工智能胃癌病理輔助診斷多中心研究成果「Clinicallyapplicable histopathological diagnosis system for gastriccancerdetection using deep learning」在NatureCommunications發(fā)表，這是中國研究團隊在病理人工智能領(lǐng)域發(fā)表的頂級學術(shù)成果，也是全球首個可應(yīng)用于復(fù)雜器官臨床病理診斷的人工智能系統(tǒng)。這標志著傳統(tǒng)病理走進智慧病理新世代，將成為世界原創(chuàng)前沿技術(shù)成果的示范應(yīng)用，也是棲霞區(qū)打造人工智能產(chǎn)業(yè)地標的重要成果。
未來，透徹影像將專注于人工智能醫(yī)療服務(wù)，以深度學習為核心，致力于打造智慧病理診斷與預(yù)測平臺，為病理科與臨床科室提供智慧診療整體解決方案。
