数字化病理科技术发展现状如何？

基础技术高速发展，已能够满足数字化病理科建设的要求。

WSI（Whole Slide Image，全视野数字切片）扫描技术的问世，使切片数字化成为可能。WSI 技术是数字病理学的先决条件24。全切片数字化消除了显微镜的机械控制，医生可以随时通过计算机显示器阅片。早期的 WSI 系统体积庞大、费用高昂、成像分辨率低，因而应用受限。有赖于仪器设备、软件算法和 AI 技术的应用，WSI 逐渐成熟。现在的WSI 已经标准化，成像的分辨率、速度和稳定性不断提高，可以更加准确地还原组织样本的形态和结构，能够大规模推广运用。

数据压缩技术的发展和存储介质的革命使数据存储的成本进一步降低。当前WSI 生成的图像每张切片的大小在几百 MB 到 2GB 之间，平均 1GB 上下。而系统的存储空间有限，为了适应数字病理切片日益增长的共享需求，就需要优化备份和存储技术。随着数字病理的大规模开展，当前数据存储与压缩厂商通过技术迭代和规模产业化降低存储成本，并通过病理数据压缩、自动分层存储和存储虚拟化、高密蓝光存储等高效存储技术，对图像进行重建与压缩，既能大幅度压缩图像、保留后续诊断的必要信息，又能减少存储空间与计算花费，一定程度上降低了数字病理建设成本。

人工智能助推病理诊断新飞跃。AI 技术的问世在深刻变革着社会的每一个领域。早期的AI 技术是通过符号逻辑和规则来实现人工智能的思维过程。卷积神经网络和深度学习的出现使得AI 可以对大量数据进行学习和训练，从而实现智能化。AI 技术发展到如今已逐步深入至病理学，从国内外的研究数据看，目前在宫颈细胞学筛查方向，AI 辅助病理诊断的准确率已接近资深病理医生的水平。AI 在检测速度上更是具备明显优势，有望大幅提高病理诊断效率，在临床上充分发挥辅助诊断的功能，提高病理医师阅片效率，缓解医疗资源短缺。目前AI 辅助诊断技术在不断朝着全病种的方向覆盖。

网络是数字病理科运营的基础技术。网络性能的快速发展，已经可以支持数字智慧病理系统运行。数字病理切片系统采集到的可视化数据对分辨率的要求较高，所占存储空间巨大，在交互共享时由于受到图像压缩、计算机性能和网络宽带等多种因素的制约，可视化数据的传输速度不尽人意。数据传输速度受到限制也是目前国内许多地区难以普及远程病理诊断的主要原因之一25。因此，提高可视化数据的传输速度势在必行。数字切片的调阅方式需要革新，避免阅片时要调阅完整的切片，降低对网络带宽的需求以及阅片电脑配置的要求。5G 网络大宽带的特性，能够支持 4K 高清视频传输及病理切片影像传输。千兆光网具有超大带宽、超低时延、先进可靠等特征，与 5G 互补互促，是新型基础设施的重要组成和承载底座。5G 网络和千兆光网的超高上下行带宽和超低延时，可以帮助远程专家准确高效的指导基层病理医生或技师进行精准的大体检查与取材，也可实现数字切片近乎实时上传，这将大大提升远程术中快速冰冻病理诊断的效率和质量。