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病理檢查一直被譽為疾病診斷的“金標準”，但傳統的病理診斷面臨著主觀性、易出錯、重復性低，半定量、沒有精確的統計輸出，缺少經驗豐富的病理學家、腫瘤學家等缺陷。隨著全切片圖像的采集、處理和分析方面技術的發展，數字病理(Digital Pathology, DP)在過去的十年內逐漸的應用到科研及臨床中。

尤其是年初FDA首次批準了用于數字病理的全切片影像系統，用于病理學診斷的主要方式。除了掃描技術的發展及存儲價格的不斷下降，機器學習，人工智能的發展為圖像分割和識別也提供了新一代的算法。目前在病理研究上的許多工作已接近甚至達到了臨床應用的水平，例如Google研究團隊利用其深度學習算法GoogLeNet用于定位乳腺癌向乳房相鄰的淋巴結擴散時，其算法的定位得分(FROC)達到89%，明顯超過了具有豐富經驗的病理學家(73%)。AI相對于人類而言，首先他不會疲倦，它可以不分晝夜的進行工作;他不會因為情緒而產生判斷失誤;他不會像病理醫師因經驗豐富與否而產生分歧。

通過深度學習特定智能的算法，運用AI對整張切片或者特定的組織、細胞類型進行大數據的計算，將組織中明顯的特征轉化為預測(如轉移和復發)、分類(腫瘤分期、分級、鑒別診斷)。這使得能夠基于組織學模式的精確定量來創建預測性的生物標記物，為腫瘤學家、病理學家為判斷患者在預后、治療效果等提供新的檢測工具。同時基于深度學習以及強大的客觀分析能力，AI還能發現被人類所遺漏的不易覺察的細節，特別是學習到病理切片分子層面上的特征。

盡管AI使得醫學診斷變得不斷完美，但它并不能將人類取而代之。畢竟，我們對病理這個職業傾注熱情，我們在對待分析報告時能夠深深考慮到病人的體會。同時由于醫療數據的限制以及臨床高準確度的要求，AI在數字病理診斷過程中，仍然存在一些限制。如鑒別有絲分裂細胞或篩選良性組織，并且增強其執行如“癌癥熱點”的鑒定的能力。然后病理學家可以根據他們多年的訓練和數字病理軟件的洞察力做出診斷。人類病理學家可以檢測出模型還沒有訓練的異常分類，如炎癥過程、自身免疫疾病或其他類型的癌癥。

在未來，某些醫生的職責可能會轉移，但人類醫生并不會因此而消失，他們的技能、工作將擴展到哪些無法被AI所接管的領域。目前AI能夠做的，是為我們提供一個專業的，私人助手，以輔助我們更高效、更快速、更準確的完成病理工作，進一步的提高病理診斷的效率與可靠度。 　　

整合數字病理環境，基于深度學習的算法，蘇州貝斯派生物科技有限公司聯合美國Indica Labs 公司推出了HALO數字病理圖像分析平臺。我們旨在處理數字病理圖像分析以及基于圖像的生物標記物分析，無論是針對明視場的HE染色，IHC標記，還是暗視場的IF標記，以及TMA分析、DNA/RNA ISH/FISH 分析，通過對典型區域切片進行訓練學習，可精準快速的對ROI(Region of Interest)或全切片(Whole Slide Image)進行分析�！�

于今年舉辦的CameLyon17病理圖像診斷分析競賽中，基于HALO Deep Learning 技術，HALO團隊獲得突出性的表現。該比賽主要基于深度學習算法來分析500張WSI的H&E乳腺癌淋巴結圖像，并計算100個乳腺癌患者的TNM分析。HALO在所有參賽團隊中，獲得第三名的成績，在所有的商業性參賽團隊中，獲得第一名的表現。癌癥分期對于患者的預后及治療至關重要，但對機器和病理學家而言，其是一項非常復雜的任務，自動化的評估解決方案將有望減少病理學家的工作量，同時降低診斷的主觀性。HALO深度學習系統融合了多種神經網絡技術，無縫集成到行業領先的數字病理平臺HALO系統中。此外，在今年6月份上海舉辦的病理切片識別技術挑戰賽中，貝斯派團隊也獲得了優異的成績。

目前HALO平臺正在被全世界各大的制藥、生物技術、醫療健康和研究組織使用，包括衛材藥業，默克，強生，輝瑞，諾華、阿斯利康等全球著名的公司，廣泛的應用于神經科學、代謝組學、腫瘤學、毒理病理學等領域的全切片圖像定量研究中。

針對不同的病理掃描圖像，HALO能夠提供Tissue Classifier，Area Quantification, Immue Cell Quantification, Single & Dual Stain IHC, Membrane IHC/IF, ISH/FISH Quantification, Tissue Microarray Segmentation等多種分析服務�！�

貝斯派生物科技將會為中國用戶提供基于AI的數字病理和精準醫學完整解決方案。這些分析將進一步加速研究人員在藥物病理、毒理，生物標記物的發現及其與藥物的相關性，疾病發病機制，癌癥患者的預后及藥物治療效果等方面研究。

（來源：中國經濟網）