“AI医生”来了!这类妊娠疾病病理诊断实现“毫秒”级

河南手机报记者 许光琳

到医院做病理检查,拿到病理报告,现在大概需要3-5个工作日,以后这个时间会被大幅缩短。今天做完病理检查,次日病理报告可能就能到手。

记者今日从郑州大学第三附属医院(河南省妇幼保健院)获悉,7月底,由该院和清华大学自动化系联合开发的世界首个滋养细胞疾病病理大模型GTDoctor,以及智能辅助诊断系统GTDiagnosis成功发布,将对提升妇科病理诊断,特别是针对妊娠滋养细胞疾病的病理诊断效率和准确性带来革命性的改变。

记者了解到,清华大学自动化系师丽教授团队通过收集郑大三附院病理科七年来上千张妊娠滋养细胞疾病病理切片,经过专业病理医师精确病灶标注,形成了富含十万余张多尺度图像样本的葡萄胎病理切片数据库,为GTDoctor提供了有力数据支撑。

经过在数据库中的训练,GTDoctor有着优秀的病灶识别性能。令人惊喜的是,GTDoctor不仅能够进行病灶识别,还可以结合临床诊断逻辑,与专业诊疗指南知识库,自动生成智能病理诊断报告

同时,GTDoctor和GTDiagnosis“联手”,还能在不同的病理医疗条件下实现自动诊断。

“有的医院倾向于用病理切片扫描仪扫描,有的医院倾向于用显微镜看,不论哪种条件,系统都可以进行病灶识别,自动生成诊断报告。”郑大三附院病理科主任曾宪旭介绍,特别是使用显微镜时,镜下视野的识别速度为毫秒级,基本上显微镜这边“扫”到,那边GTDoctor和GTDiagnosis就能够识别到,给出诊断结果。

这也意味着,系统会跟随显微镜识别病变组织的速度,以“毫秒”速度生成病理诊断结果。

经过郑大三附院病理科43例临床病例报告对比试验,显示26例葡萄胎被GTDoctor全部检出,17例非葡萄胎中被GTDoctor正确诊断16例。GTDoctor在临床试验达到了97.7%的正确率,100%的特异度,96.3%的敏感度。

为什么先从妊娠滋养细胞疾病入手建设病理数据库?这就要先了解,什么是“妊娠滋养细胞疾病”。妊娠滋养细胞疾病是一组源于胎盘绒毛滋养细胞的疾病,常见的有葡萄胎、侵蚀性葡萄胎和绒毛膜癌。其中,葡萄胎为良性,侵蚀性葡萄胎和绒毛膜癌属于恶性。

有些人可能以为,我没有生育,是不是不会有这类疾病?其实不然。妊娠滋养细胞疾病绝大部分继发于妊娠,比如流产、足月产、宫外孕等。换句话说,只要你怀过孕,都有患上这种疾病的可能。

曾宪旭表示,这类妊娠疾病是郑大三附院的常见病,组织标本较多,从这类临床上常见的病变入手,有利于系统进行前期训练。

“这类疾病的病变组织形态比较独特,识别起来会更有特征性。”曾宪旭说,利用人工智能识别病灶、诊断疾病,是一个由简入繁的过程。通过从好识别和诊断,以及郑大三附院组织标本较多的妊娠滋养细胞疾病病理入手,帮助GTDoctor和GTDiagnosis进行测试、训练和学习,有助于系统更快“成熟”。

记者了解到,目前,该系统项目组还与郑州市妇幼保健院、洛阳市妇幼保健院、开封市妇产医院、登封市妇幼保健院、新密市妇幼保健院等单位签署了框架合作协议,标志着GTDoctor和GTDiagnosis将获取更多训练数据,也将在多中心进行更充分临床测试。

曾宪旭介绍,接下来,团队将在进行更多临床测试同时,收集更多数据,提升GTDoctor的泛化性能。确保实验结果一致性和稳定性的基础上,系统最快将于今年年底或明年年初,在试点医院投入临床使用

责编:杨致文
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