智慧病理一体化解决方案(2022.8)

江丰生物&英特尔 智慧病理一体化解决方案 2022年8月 目录 一、数字病理发展现状与挑战3 1、挑战一、病理制片自动化程度低5 2、挑战二、病理信息化建设落后5 3、挑战三、数字化扫描的清晰度和速度难以满足临床需求6 4、挑战四、数字病理大规模普及应用缺乏行业标准6 5、挑战五、数字病理存储成本高7 6、挑战六、病理人工智能应用普及受限7 二、江丰生物智慧病理一体化解决方案8 1、江丰生物病理样本前处理解决方案8 2、江丰生物病理信息化建设解决方案9 3、江丰生物数字病理扫描解决方案10 4、江丰生物数字病理切片数据标准解决方案11 5、江丰生物数字病理专用存储解决方案11 6、江丰生物病理人工智能应用性能优化解决方案12 三、江丰生物智慧病理解决方案客户案例13 1、河南省人民医院全数字化病理科建设方案13 2、徐州市妇幼保健院人工智能宫颈癌筛查中心建设方案16 3、郑州大学第一附属医院河南省远程病理会诊平台建设方案18 4、宁波病理中心区域病理建设方案20 四、未来展望22 1、数字病理标准化22 2、智慧病理普及应用22 3、数字病理助力精准诊疗22 一、数字病理发展现状与挑战 21世纪数字经济体，电子支付、人脸识别、无纸化办公已成为普遍的生活方式，为人们的生活带来了诸多便利和益处。数字医疗作为数字经济体很重要的部分，其发展和应用能够缓解当前医疗资源稀缺与人民追求高质量医疗服务之间的矛盾。2017年7月20日，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，提到大力支持医疗大数据＋人工智能在医疗行业的发展和应用。为推进智慧医院建设进程，2018年1月，国家卫生健康委发布《关于印发进一步改善医疗服务行动计划(2018-2020年)的通知》提到“智慧医院”的占比从之前的6%增加到14%，为进一步改善医疗服务，提升患者就医体验，国家卫生健康委首次对医院智慧服务提出分级评估标准体系，引领医院信息化发展方向，推动智慧医院信息化建设再上新台阶。 2009年3月18日卫生部办公厅关于印发《病理科建设与管理指南（试行）》的通知，时任卫生部长陈竺沉痛地指出，病理科日渐萎缩、技术落后、服务能力降低，已经成为医疗服务“木桶”中的短板。2015年9月8日国务院办公厅关于推进分级诊疗制度建设的指导意见（国办发（2015）70号）第一次明确提出远程病理诊断、互联网医疗、大数据等概念。探索设置独立的病理诊断机构，实现区域资源共享。推进同级医疗机构间以及医疗机构与独立检查检验机构间检查检验结果互认。2016年12月21日国家卫生计生委关于印发病理诊断中心基本标准和管理规范（试行）的通知（国卫医发（2010）65号）第一次发文规定病理诊断中心的基本标准和管理规范，详细介绍了病理诊断中心的意义、性质和管理等重要问题。2020年12月22日国家卫生健康委印发的《抗肿瘤药物临床应用管理办法（试行）》（国卫医函〔2020〕487号）为避免抗肿瘤药物的无指征使用，《办法》规定应当根据组织或细胞学病理诊断结果，或特殊分子病理诊断结果、基因靶点检测结果等，确认患者适用后方可开具抗肿瘤药物。2021年6月4日国务院办公厅印发关于推动公立医院高质量发展的意见（国办发〔2021〕18号）提到加强临床专科建设：重点发展肿瘤、病理等临床专科，以专科发展带动诊疗能力和水平提升。持续改进医疗质量管理体系和标准体系，提高不同地区、不同级别公立医院医疗服务同质化水平；推进电子病历、智慧 服务、智慧管理“三位一体”的智慧医院建设和医院信息标准化建设，大力发展远程医疗和互联网诊疗。 以上相关政策文件加速病理行业发展的同时也指明了发展方向：从推动建设远程病理和第三方病理诊断中心解决病理诊断资源分布不均，到发挥病理诊断在肿瘤用药指导中应有的作用再到加强病理专科建设支持公立医院高质量发展。 病理诊断是疾病诊断的法官也是疾病治疗方案的指挥官，是基础医学与临床医学之间的桥梁。病理诊断为临床诊断、治疗和患者用药指导、预后评估提供了最可靠的依据，是目前公认的辅助诊断手段中最可靠的方法，被称为临床诊断的“金标准”，病理医生也被称为“医生的医生”。然而当前病理自动化、信息化和数字化的发展非常薄弱甚至落后，其自动化样本前处理技术远落后于检验，其信息化管理水平远落后于临床，其数字化进程远落后于影像，病理科作为智慧医院木桶的短板，其自动化、信息化、数字化乃至智能化的薄弱和高水平病理诊断资源的稀缺严重限制了医院诊疗水平的提升。 随着全视野数字扫描技术的产业成熟和互联网、5G、人工智能、大数据等信息技术的快速发展，技术进步带来病理诊断模式的革新（图1）。未来病理将是数字化、信息化、智能化和网络化四位一体融合发展的生态（图2）：病理玻片由传统物理玻片转为数字病理切片；病理业务流程手工记录变为全流程信息化无纸化管理；病理诊断由传统的光镜诊断变革为以人工智能病理辅助的智能诊断；此外，基于数字病理的产业化进程和病理诊断资源的稀缺，集约化、网格化、整合化的区域病理和互联互通的远程病理将为患者提供更精准便捷的诊断服务。 图1病理诊断模式革新 图2未来病理发展趋势 然而四位一体未来病理新生态的建设面临诸多挑战。1、挑战一、病理制片自动化程度低 病理样本经过取材-脱水-包埋-切片-染色-封片等前处理操作得到病理玻片。病理样本前处理环节多，过程精细繁琐，自动化程度低，获得一张合格的病理玻片依赖于训练有素的病理技术人员，过多的人工操作影响了病理玻片的标准化从而延缓了数字病理的发展。可见，病理前处理自动化和标准化是数字病理的基础。 2、挑战二、病理信息化建设落后 当前大部分医院病理科室使用的是简单的图文报告系统，仅支持样本登记 录入和报告签发，对病理样本实验室处理过程的管理缺失。样本前处理过程信息传递依靠人工纸质记录，效率低易出错，一旦出错会导致非常严重的医疗事故，对样本前处理过程进行精细化管理也是保障病理标准化和病理诊断质量的关键。目前国内只有少数病理科拥有病理样本全流程管理系统，通过CNAS或CAP认证的病理科不到二十家，可见我国病理信息化建设非常滞后。因此，病理数字化和信息化将同步发展。 3、挑战三、数字化扫描的清晰度和速度难以满足临床需求 病理诊断通过观察细胞形态、生物标记物表达和基因片段表达来进行疾病确诊和治疗方案制定。常规病理组织切片厚度大约2-5微米，病理诊断需要在 镜下观察辨别出实际物理尺寸最小是0.5微米，按照这一标准，数字化系统的显微物镜数值孔径N.A.需要做到0.75以上，这样高光学分辨率的物镜景深只有不到1um，因此在成像时需要精密运动控制实现精准对焦和实时景深跟踪才能对分布在显微尺度有高低差的细胞清晰成像，此外细胞团的清晰成像需要采用多层扫描融合技术才能实现。病理科研及个性化肿瘤治疗常用的多标荧光染色切片数字化，由于要对离散的荧光探针点信号进行WSI（全视野）成像，对相邻视野之间的图像拼接匹配需要利用运动平台的物理定位精度实现在图像信息没有关联的条件下对相邻视野的全景拼接。 在以上成像精度作为基础要求之外，为满足日常诊断需要，病理玻片数字化扫描的时间和稳定性也很重要。传统扫描仪单张切片扫描时间10分钟以上显然不能满足普及应用需求，尤其在术中冰冻场景下，从标本登记到报告发出整个过程要在30分钟内完成，标本前处理过程大约要用15分钟，专家诊断时间只有5~10分钟，一般一例术中诊断切片约3~5张，要求在5分钟内完成数字化扫描，即平均每张玻片要在1分钟内完成高质量扫描。 4、挑战四、数字病理大规模普及应用缺乏行业标准 除了样本前处理对数据标准化和规范化的影响外，全球数字病理的图像格式、图像质量评价、数据存储、数字工作流程、图像传输方式、大数据使用、图像分析要求等均没有统一的标准，数据标准化欠缺对于病理数字化的部署和系统应用的便利性带来挑战。从图像对比度、分辨率、颜色还原程度、失真率、 饱和度、失焦程度等多个层面对图像进行标准化评估是加速数字病理普及应用的关键。标准、规范、高质量的数字切片图像既是病理远程诊断尤其是术中冰冻诊断是否精准的保障，也是病理AI大规模应用的基础。 5、挑战五、数字病理存储成本高 单张数字病理切片约1GB，甚至更大，科室日常数字化动辄产生每年PB级的数据量，病理数字化存储方案和设施需要高可靠性、高性价比、易扩展维护，并能满足日常诊断快速调阅需求。一家大型医院按每日5000张切片计算，每张20倍放大的数字切片图像大小为0.5GB,每日数据量达2.5TB,一年按300天计算，累积存储量应该为0.75PB，考虑到冗余，一年的存储量约为1PB。实际病理玻片数字化进程中，PB量级医疗数据在医院应用落地面临预算压力。 6、挑战六、病理人工智能应用普及受限 全球病理AI产业蓬勃发展，行业里程碑事件有：2019年3月美国数字病理初创公司Paige.AI利用AI诊断癌症的平台获得了FDA授予的“突破性设备”；2019年11月6日，Proscia的ConcentriqDx解决方案通过了欧盟CE认证；2021年9月，PaigeAI的Prostate获得FDA批准，允许通过FullFocusTM数字病理学阅片器进行体外诊断（IVD）。我国也上市了诸多病理AI产品，主要有宫颈细胞学、免疫组化PD-L1、甲状腺组织学等AI应用。上述产业化成果在推广普及应用中遇到的挑战有：1）病理数据标准化程度低,为获得高性能的AI模型带来难度；2）如何提升病理AI模型的训练效率，降低研发成本；3）AI应用在不同临床数据预测上的泛化能力；4）病理数据大，如何保障分析速度。 为应对解决以上的挑战，全方位提升病理能力，江丰生物在为全国上千家医院病理科提供落地服务的经验基础上，联合英特尔推出智慧病理一体化解决方案，包含病理样本前处理标准化、智慧病理信息管理系统、全系列数字病理扫描仪、数字病理专用存储方案、远程会诊平台和人工智能病理应用等，为医疗机构、体检机构、科研院所、ICL、CRO、药厂、保险、政府两癌筛查等提供智慧病理一体化解决方案。 二、江丰生物智慧病理一体化解决方案 江丰生物以病理数字化为入口，以智慧病理信息化建设为基石，人工智能病理应用为引擎，实现玻片标准化制备、样本全流程追踪、数字化阅片、智能化辅助诊断及业务全方位管理的智慧病理一体化解决方案，为病理科、区域病理中心、医联体和ICL等提供智慧病理建设方案。 图3江丰生物智慧病理一体化解决方案 1、江丰生物病理样本前处理解决方案 为应对病理样本前处理标准化程度低的挑战，实现玻片制备标准化，为病理数字化建设提供基础保障，江丰生物推出组织学和细胞学两套样本前处理标准化技术平台（图4）。 图4病理样本前处理解决方案 2、江丰生物病理信息化建设解决方案 江丰生物基于B/S架构智慧病理信息管理系统（图5），一套系统能够实现跨院区、多中心的业务管理。病理信息管理系统与样本前处理硬件平台智能物联，实现病理样本的全流程跟踪管理；同时该信息管理系统基于ISO15189质量体系标准开发，基于样本全流程记录数据自动统计业务量，自动分析质控数据，真实有效记录病理工作质量，溯源问题明确改进方向；此外，该病理信息管理系统对接远程会诊平台、人工智能诊断平台等，将多项业务整合于统一平台，方便用户使用。因此，江丰生物病理信息化解决方案基于数字病理和人工智能技术有效提高科室工作效率、节省人力财物消耗，使工作流程标准化、自动化，有效提升科室管理和质控水平，大大降低管理成本，同时助力病理实验室通过ISO15189及CNAS认证。 图5智慧病理信息管理系统 3、江丰生物数字病理扫描解决方案 针对扫描清晰度和速度的挑战，江丰生物采用线扫描技术、高速稳定运动的直线磁轴电机及高精度50nm的光栅定位系统确保25s内高速清晰成像；此外，采用国际顶尖的相机、物镜系统部件，成像质量处于国际领先地位，已广泛应用于国内病理远程会诊。与此同时，还通过与南京理工大学光电学院开展产学研合作，共建智能计算成像实验室，通过多幅相干性低分辨率的光学图像计算重构超高分辨率的理想图像，引