日前，记者在中华医学会病理学分会第二十四次学术会议暨第八届中国病理年会上看到，病理人工智能成为学术讨论和产品研究的热点主题，展会上出现的乳腺癌辅助诊断与宫颈癌筛查的人工智能产品，已可以实现从前端制片到肿瘤智能诊断的智能化全过程。

人体由细胞构成，疾病从细胞开始。长期以来，癌症药物与癌症治疗方式的新方向、新成果受到普遍关注，癌症的诊断及其准确率却常被忽视。事实上，正是病理医生通过对有病变的部位取材、制片、染色，在显微镜下观察组织结构和细胞形态的变化，从而做出病理诊断结果，为临床和治疗提供必不可少的指导和帮助。然而肉眼对切片上组织细胞的辨别能力，对医生的医疗水平和经验有较大考验。

江西省人民医院病理科主任刘勇教授告诉记者，目前“读片”是确定乳腺癌治疗方法的最佳途径，精准识别肿瘤切片的图像特征是诊疗的重要步骤。在乳腺癌诊断过程中，病理医生在镜下读取切片免疫组化（IHC）后的结果，再根据阳性细胞在正常细胞中的占比与分级，决定患者预后和治疗方案。直接肉眼读片一直存在耗费专家大量时间、精力，主观上不同医生判断不一致等问题。“比如赫赛汀，这种治疗乳腺癌的药物在医院已经用了20年，只有20%的乳腺癌患者使用这个药物非常有效，如何找到这20%的病人？我们以前都是靠肉眼去显微镜下观察细胞。”

记者在现场看到，一张确诊为乳腺癌的病理切片，尺寸仅为26mm x 76mm，放在北京优纳公司的数字病理切片扫描仪下扫描，乳腺癌智能病理辅助诊断系统就自动在全景数字病理图像上进行了识别、对热点区域细胞计数和分级等，大约3秒钟后，设备自动计算出了切片中肿瘤细胞的各项指标。

刘勇介绍，乳腺癌HER2检测判读的标准是，乳腺癌中10%的癌细胞强阳性，HER2认定为阳性，就可用靶向药物赫赛汀进行治疗。判断出的HER2强阳性比例，直接决定乳腺癌患者是否属于可使用药物郝赛汀的人群。

 知名肿瘤病理专家、武警总医院病理科纪小龙教授说，相比于以往使用显微镜逐一阅片诊断，耗时长、结果不准确，这种数字病理切片扫描仪把病理切片数据化、信息化，辅助诊断软件不仅让病理医生的效率与准确度极大提升，患者得到的治疗也能更具针对性。

 北京优纳公司董事长郑众喜说，除了免疫组化的人工智能产品外，他们新近自主研发的新的荧光快速染色技术现已成熟，配合快速荧光数字切片扫描产品，也为宫颈癌筛查提出了一个更高效精准的技术手法。

 “实现人工智能辅助诊断系统的技术难点，在于建立高质量的样本库。”郑众喜说，他们花费近10年收集乳腺癌、宫颈癌等病理数据，建立起了一个近8万例的数据库，这也是全国最大的数字病理数据库，是保证人工智能辅助诊断系统准确度的基础。