魏瑞璇 庞剑 李少冬

    病理诊断被誉为疾病诊断的“金标准”，数字化已成为病理学领域发展的新趋势[1]。数字病理在提高医生工作效率、提升诊断准确率等方面具有显著优势，但也面临诸多困难。通过在中国知网、PubMed 等数据库进行检索，本文搜集了2010 年—2023 年国内外数字病理发展、人工智能辅助诊断、计算病理学等领域的相关文献，运用文献综述的方法对数字病理的技术、制度、监管和发展现实进行讨论，重点关注数字病理切片的标准化与共享、人工智能技术的验证与监管以及医疗数据的安全等问题。本文旨在探讨当前国内数字病理发展困境，对未来我国建设数字病理的全景进行展望，并基于研究结果提出建议。

    1 数字病理的概念与发展

    数字病理(Digital Pathology)是数字成像技术在病理学领域的应用，其核心是通过扫描技术将传统病理切片转化为数字化切片，实现对病理信息的采集、分析和管理[2]。数字病理的应用可分为临床与非临床2 个部分，临床应用是通过数字病理切片信息进行病理学诊断与远程会诊，非临床应用则是将数字病理技术用于科研与教学。

    数字病理起源于全视野数字化切片(whole slide image, WSI)技术的发明，使传统病理学突破了时空的限制[3]，实现了对传统病理诊断方式的一次重大改革。数字切片技术是病理技术走向数字化的基础，远程病理会诊则是病理诊断行业向数字化发展最直接的需求。远程病理会诊是将数字化病理切片通过互联网传输到病理专家所在的医院进行诊断[4]，解决基层医院的病理诊断瓶颈问题。20 世纪90 年代，数字病理的概念进入中国。2003 年，我国第一台国产数字病理扫描仪问世，数字病理开始在中国生根发芽[5]。2011 年，我国原卫生部开始进行病理远程会诊中心试点，并于2012 年进行推广。近年来，国家大力支持“互联网+医疗健康”，使我国远程病理会诊普及率得到快速提升。虽然与欧美等发达国家相比，我国病理领域的数字化程度较低，但也已基本跟上全球的步伐。

    随着大数据和人工智能技术的快速发展，数字病理的发展呈现出智慧化趋势，在数字化病理影像的基础上结合人工智能技术，帮助病理医生进行更准确的诊断和更深入的分析，给患者提供最佳的治疗方案。人工智能辅助诊断的出现极大地提高了病理诊断的准确性和效率，Philipp 等[6]使用两种不同的卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)模型对肠道肿瘤的HE 染色图像进行分割识别，其诊断准确率已达95% ～ 98%，进一步证明了人工智能在病理诊断中的巨大应用潜力 ......