病理「數位化」,Proscia 用 AI 提升病理診斷精確度

作者 | 發布日期 2017 年 10 月 26 日 8:30 | 分類 AI 人工智慧 , 軟體、系統 , 醫療科技 follow us in feedly

5 月份,Google CEO Sundar Pichai 在 Google I/O 大會上向數百萬觀眾演講,主題為 AI 在數位病理學上的應用。5 週前,FDA 宣布批准第一個整體切片成像(WSI)系統,為病理學診斷的主要方式。以上兩事件都指向病理學和實驗室醫學的未來:軟體將在醫學領域佔據主導地位。



過去 20 年,軟體已席捲世界。零售業由電子商務公司亞馬遜主導,電影租賃業巨頭 Blockbuster(百事達)被線上影片租賃公司 Netflix 擊垮,還有 Uber 用軟體接管了叫車行業。目前尚未見到軟體大規模進軍醫療保健領域,軟體應用於數位病理學,可以說是軟體在醫療領域最初的嘗試。

當然持懷疑態度的人會反駁「組織細胞永遠具有物理性質」,或說「電腦永遠不會像人類一樣能診斷出癌症這樣複雜的疾病」。所有這些反駁觀點都是正確的,但軟體的研發已開始涉足病理學核心功能,表示軟體已經向診斷癌症的方向進軍。

為什麼病理學很重要?

病理學是軟體沒有「攻占」的最後一塊陣地,病理學診斷的標準仍是病理醫生使用顯微鏡觀察病理切片上組織細胞的病理變化,進而診斷結果。

病理學是醫學領域的關鍵一環,通常疾病的第一份診斷報告都出自病理診斷。因此,醫生對患者做出的治療措施,80% 受病理學報告的影響。出於同樣的原因,它也可能是衛生保健系統面臨 7,500 億美元誤診成本的最大問題。

病理醫生訓練有素,他們是辨識組織細胞病理變化方面的專家。然而,即使最好的病理醫生也會犯錯,他們通常只是主觀給出一個最可能的疾病類型,而沒有量化的答案。由於診斷的不確定性,可能延誤了患者的治療。

數位革命的到來

軟體在病理學幾乎沒有作用,但最近有了新的研究進展。技術是讀取載玻片的數位病理圖譜,因此該領域已被大部分人歸入物理領域。目前,數位病理領域的主要參與者,正在推動切片成像系統應用於實際,研發透過掃描切片來生成大量病理圖像的硬體。

將切片的病理資訊轉換成像素的實驗走在科技前線。因為用顯示器呈現病理變化比顯微鏡好,顯示器可透過像素點呈現切片的所有病理生理現象,這便是數位病理學的重要之處。數位化系統還幫助儲存文件並提供檢索功能,為以後快速找資料提供極大便利。只有軟體才能將數兆像素的組織圖譜應用於人類疾病的病理診斷。

病理數位化對醫療診斷的影響巨大,有幾個關鍵點要先記住。首先,我們將看到一個重新設計的實驗室及工作流程,這個流程簡單而全面,採取設定方法並將切片數據轉化為數位資訊。或者說,將數位診斷與醫生診斷結合起來。這是一項醫學創新,使病理醫生能為數位病理提供輔助答案,「我的癌症是否會擴散?」「我的癌症 5 年內是否會復發?」和「哪種是最有效的治療方法?」如今數位病理均可解決上述問題,依據相關資訊進行分子檢測,採用類似於遺傳學的方式,用數位病理學為癌症診斷和護理提供依據。

數位病理學的今天和明天

衛生保健和技術領導者持續推動病理學向數位化轉型,已經長達 15 年之久,為什麼現在的轉型速度越來越快呢?

最近 5 年,數位病理學是一個具有巨大前景並能短期看見落地場景的領域,因此投資者對這類研究抱持樂觀態度。然而,實驗室單獨購入切片掃描儀需要投入數百萬美元。圖像文件大小約 1GB,意味著實驗室每年需要創建 PB 級數據集,病理數位化過程對 IT 挑戰和儲存成本提出了挑戰。然而,最現實的問題還是來自政策層面,美國尚未有用於初步診斷的數位病理系統的相關政策。

據了解,2017 年 4 月,FDA 首次批准了用於初步診斷病理的整體切片成像系統,這項舉動刺激了其他硬體供應商投資,並燃起了人們對數位病理學應用於臨床病例的興趣。醫療中心和商業實驗室開始意識,為了不脫隊,他們必須應用數位病理學的技術。早期入局者發現,雖然這個數位生態系統的誕生離不開硬體的推動,但其實真正挖掘這個系統價值的是軟體。

隨著數位病理學普及,電腦辨識圖像複雜模式的能力取得巨大的進步。對實驗室來說,病理學的計算進步有兩種形式:增強和自動化,兩者相輔相成。傳統診斷工作流程的自動化使病理學家花更多時間在更棘手的病例,比如在人眼無法辨別的情況下擴充病理數據,為病理醫生提供癌症的診斷依據。

Proscia:用雲端平台進行病理分析

近十年來,中國癌症發病率逐年上升,在癌症的術後診斷中,病理分析一直扮演著重要角色。不過,目前中國病理醫生缺口高達 10 萬,無法為每個腫瘤患者提供高品質的服務。眼下,「網路+」和「數位化病理技術」為破解這一難題帶來了機遇:相較於傳統病理,雲端病理讓醫療資源利用率提高、成本降低。

以國外的一家公司為例,Proscia 成立於 2014 年,是美國一家專注於腫瘤病理雲技術開發的公司,其業務主要涵蓋腫瘤切片的影像學分析、數據整合和雲端共享 3 方面,Proscia 等公司研發的軟體為數位化病理提供了一個平台,可以達到數位病理學預期的大部分功能,同時利用 AI 透過自動化和增強功能為數位病理提供支持。透過機器學習,讓病理學的診斷由定性轉為定量,進而提高病理分析的準確率。

該公司於 2016 年 7 月獲得 100 萬美元種子輪融資。

2015 年, Proscia 創建了一個數位病理雲端平台,該平台使用電腦視覺來分析腫瘤的​​活檢切片和醫學影像,並為醫學專家提供每張切片中的病理數據。今年上半年, Proscia 將這項雲端技術跨界應用於腫瘤病理分析,建立了腫瘤病理切片雲端資料庫。

醫學影像分析學和雲端系統的結合,讓 Proscia 擁有了大量的腫瘤病理大數據。有了這些數據, Proscia 能同時為研究機構、生物技術公司、醫療機構和教育部門提供服務。具體來說,Proscia 為科研機構提供來自全世界的病例樣本整理分析;為生物技術公司開發新型藥物提供充足的數據來源;而在醫療機構中,Proscia 能幫助醫生判斷腫瘤患者術後腫瘤切片的情況,並對下一步治療方案的確定提供可靠的依據;雲端資料庫中來自全世界的腫瘤病理切片資訊,也為教育部門提供了良好的教學素材。

據了解,Proscia 的首席執行長 David West 表示,數位病理學應用範圍廣泛,從對於常見癌症的自動化分類到活檢診斷癌症等不可觀察的改變,對於臨床診斷十分有意義。「數位病理學正在向癌症護理方面發展,並且在未來 5 年內,軟體將完全進入癌症診斷和患者癒後護理方面。」

(本文由 雷鋒網 授權轉載;首圖來源:Proscia )