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感謝閱讀騰訊AI Lab微信號(hào)第50篇文章，我們將分享今日在南京「騰訊全球合作伙伴大會(huì)」上介紹的「智能顯微鏡」研究項(xiàng)目。

騰訊 AI Lab 今日在南京舉辦的「騰訊全球合作伙伴大會(huì)」上宣布，其AI+醫(yī)療領(lǐng)域研究已搶先從影像篩查進(jìn)入病理分析階段，相關(guān)的「智能顯微鏡」項(xiàng)目已在研發(fā)測(cè)試階段。

智能顯微鏡融入了人工智能（AI）的視覺(jué)、語(yǔ)音、自然語(yǔ)言處理技術(shù)，及增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)，醫(yī)生輕松輸入語(yǔ)音指令，AI就能自動(dòng)識(shí)別、檢測(cè)、定量計(jì)算和生成報(bào)告，并將檢測(cè)結(jié)果實(shí)時(shí)顯示到醫(yī)生所看目鏡中，及時(shí)提醒又不打斷醫(yī)生閱片流程，能提高醫(yī)生的診斷效率和準(zhǔn)確度。

一般診斷流程包括醫(yī)療影像篩查、病理分析、規(guī)劃治療和術(shù)后康復(fù)與追蹤等四大環(huán)節(jié)。騰訊的目標(biāo)，是打造一個(gè)能覆蓋診療全流程的AI產(chǎn)品。在醫(yī)療影像篩查上，「騰訊覓影」已取得可喜進(jìn)展，目前上線全國(guó)100余家三甲醫(yī)院，輔助醫(yī)生閱讀影像超1億張，服務(wù)超百萬(wàn)患者，提示高風(fēng)險(xiǎn)病變15萬(wàn)例。現(xiàn)在進(jìn)入病理分析階段，為公司打造全棧式AI+醫(yī)療解決方案提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

以下介紹了病理AI技術(shù)、「智能顯微鏡」研究項(xiàng)目背景，及「騰訊覓影」在醫(yī)療影像方面的可喜進(jìn)展，由騰訊AI Lab AI+醫(yī)療專家姚建華博士與AI+病理專家韓驍博士分享。因篇幅需要，全文有刪節(jié)。

病理AI分析與智能顯微鏡

常見(jiàn)病理診斷工具簡(jiǎn)介

醫(yī)生病理診斷的主要方式是觀察切片，將其放大40到400倍后，觀察細(xì)胞形態(tài)和組織結(jié)構(gòu)作出診斷。病理顯微鏡和數(shù)字病理掃描儀是醫(yī)生最常用的工具。

顯微鏡有三百多年歷史，醫(yī)生能熟練使用，價(jià)格也較低。但其局限性有：一是視野小，醫(yī)生從目鏡中每次只能看到切片上很小的局部，要切換多個(gè)視野，并將其關(guān)聯(lián)才能得到整體診斷；二是圖像沒(méi)有數(shù)字化，不能用AI算法讀取。

智能顯微鏡及測(cè)試功能簡(jiǎn)介

智能顯微鏡突破了傳統(tǒng)顯微鏡的局限，以前是被動(dòng)使用，現(xiàn)在轉(zhuǎn)為主動(dòng)輔助醫(yī)師，如通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)去幫助醫(yī)生，從簡(jiǎn)單但繁瑣的細(xì)胞計(jì)量，到困難且復(fù)雜的癌癥類型辨識(shí)及區(qū)域精準(zhǔn)劃分。同時(shí)利用語(yǔ)音識(shí)別讓醫(yī)生與智能顯微鏡進(jìn)行流暢人機(jī)交互。最后通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)協(xié)助最后的病理報(bào)告生成。

讀片時(shí)，醫(yī)生只需給出語(yǔ)音指令，AI就能自動(dòng)閱片、自動(dòng)采集圖像，并輔助醫(yī)生診斷；醫(yī)生閱片完成后，給出「生成報(bào)告」指令，智能顯微鏡就能將顯微鏡截圖和診斷結(jié)果填入報(bào)告模板，自動(dòng)生成報(bào)告，讓醫(yī)生復(fù)核結(jié)果和發(fā)布報(bào)告，使原本最費(fèi)事的報(bào)告生成環(huán)節(jié)變得又快又省心。

智能顯微鏡技術(shù)模塊介紹

病理AI分析是未來(lái)的研究發(fā)展方向

病理分析是診斷、預(yù)后分析和指導(dǎo)癌癥治療的黃金標(biāo)準(zhǔn)。在中國(guó)，2017年需約12萬(wàn)名病理醫(yī)生，但經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的病理醫(yī)生只有不到2萬(wàn)名，這個(gè)差距還在逐年增大，因而病理科醫(yī)生人員配備緊缺，任務(wù)繁重。將病理切片數(shù)字化，并用AI算法輔助分析，有助于緩解病理醫(yī)生不足的狀況，是AI+醫(yī)療的未來(lái)趨勢(shì)。此外，基礎(chǔ)病理AI的研究更能在三方面推進(jìn)病理AI的能力——

1、基于AI的病理診斷模型：可提高診斷效率，提高微小病變和疑難病例識(shí)別能力；

2、基于AI的病理預(yù)后預(yù)測(cè)模型：如預(yù)測(cè)五年總生存率、五年無(wú)疾病生存率和五年無(wú)遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移生存率；

3、病理組學(xué)：從病理數(shù)據(jù)中提取特征，定量化分析及挖掘病理特征和診療的關(guān)聯(lián)性。

第一種讓醫(yī)生「如虎添翼」，做得更快更好，后兩種讓醫(yī)生「沖云破霧」，突破原有難關(guān)。

演示一：有絲分裂細(xì)胞檢測(cè)

有絲分裂細(xì)胞計(jì)數(shù)測(cè)量癌細(xì)胞的活躍度，是癌癥診斷分級(jí)的重要指標(biāo)。

在傳統(tǒng)顯微鏡下，這是非常繁瑣的過(guò)程——醫(yī)生要在高倍鏡下觀察10個(gè)不同區(qū)域，準(zhǔn)確識(shí)別出有絲分裂細(xì)胞，然后統(tǒng)計(jì)其個(gè)數(shù)。在智能顯微鏡下，醫(yī)生移動(dòng)到目標(biāo)區(qū)域時(shí)，只需給出「有絲分裂」這個(gè)簡(jiǎn)單的語(yǔ)音指令，AI算法能自動(dòng)識(shí)別、檢測(cè)和統(tǒng)計(jì)該區(qū)域結(jié)果，馬上顯示到醫(yī)生所看的目鏡視野中。一個(gè)區(qū)域完成后，醫(yī)生可移動(dòng)到新視野，重復(fù)語(yǔ)音指令預(yù)問(wèn)診系統(tǒng)，AI會(huì)更新結(jié)果。

演示二：免疫組化定量分析——以Ki-67染色切片為例

免疫組化是應(yīng)用抗原-抗體結(jié)合的原理，在病理切片上通過(guò)特殊染色來(lái)測(cè)量組織中特定蛋白的表現(xiàn)，能在分子或基因?qū)用嫣峁└珳?zhǔn)的癌癥診斷。