2021年4月15日-18日，由中國抗癌協(xié)會腫瘤病理專委會,同濟大學附屬上海市肺科醫(yī)院、復旦大學附屬腫瘤醫(yī)院共同舉辦的國家級醫(yī)學繼續(xù)教育項目《肺和縱隔病理鑒別診斷及新進展》暨胸部腫瘤病理診斷國際高峰論壇順利召開。
本次會議采用線上論壇與線下展臺相結(jié)合的形式，聚焦胸部腫瘤病理診斷中的熱點和難點，邀請國內(nèi)外知名專家探討人工智能病理輔助診斷最新進展。期間精彩病例展示、各種新技術(shù)和新形式引發(fā)專家熱烈討論，不斷碰撞出激動人心的思想火花。
會上，復星杏脈戰(zhàn)略合作專家——復旦大學附屬腫瘤醫(yī)院病理科主任醫(yī)師、博士生導師李媛教授分享了與我司協(xié)作開發(fā)的PD-L1人工智能輔助系統(tǒng)。她指出：“有效篩選PD-1/PD-L的潛在獲益人群為PD-1抗體實現(xiàn)免疫治療的關(guān)鍵。基于深度學習的非小細胞肺癌PD-L1免疫組化自動評估體系是基于人工智能的計算機輔助診斷系統(tǒng)，在人工智能輔助下精準計算PD-L1免疫組化染色比例，為免疫治療助力。”
PD-L1是目前循證醫(yī)學證據(jù)最充分的、臨床應(yīng)用最廣泛的免疫治療標志物。PD-L1表達水平可作為一種免疫治療預測及預后標志物，用于篩選肺癌免疫治療的潛在獲益人群及預測療效。準確可靠的PD-L1判讀及判讀結(jié)果至關(guān)重要。
但是，不同免疫組化抗體的判讀標準及相應(yīng)的陽性閾值存在差異以及難度不一，這對PD-L1檢測實踐及結(jié)果判讀帶來挑戰(zhàn)。同時，國內(nèi)病理醫(yī)生缺口嚴重，尤其基層醫(yī)院更為匱乏。據(jù)《2015 國家病理科醫(yī)療質(zhì)量報告》統(tǒng)計，2014 年僅有0.9%的病理醫(yī)生分配在一級醫(yī)院，平均每百張床位僅 0.02名病理醫(yī)生、作為基礎(chǔ)學科，病理科會直接影響到基層醫(yī)院各類疾病的診斷和治療水平。而且，相比較于其他醫(yī)技科室，病理科診斷自動化程度低、診斷時間更長，需要更多專業(yè)人力投入。
面臨這一系列行業(yè)痛點，復星杏脈憑借豐富的醫(yī)療產(chǎn)業(yè)生態(tài)資源及一流的研發(fā)團隊，與李媛教授的研究團隊強強聯(lián)手，共同探討深挖出一套基于深度學習的非小細胞肺癌PD-L1免疫組化自動評估體系，以應(yīng)對這一系列的困境。
該系統(tǒng)依托人工智能深度學習網(wǎng)絡(luò)進行分割與配準，實現(xiàn)自動識別肺癌PD-L1免疫組化染色切片中各種組織細胞成分，并進行精確分隔及計算提高腫瘤生物標志物診斷的定量化診斷水平，使其具有與病理醫(yī)生視覺評分相似的準確性，同時還確保評分的客觀性和可重復性，最終能在臨床工作中用計算機輔助系統(tǒng)來減少病理醫(yī)生的工作負荷及主觀判讀帶來的誤差，提供精確數(shù)據(jù)輔助醫(yī)生進行診斷、制定后續(xù)治療方案，同時更好地篩選免疫治療潛在獲益人群。
#### 兩大亮點
在演講的最后，李媛教授指出：“PD-L1免疫組化自動計算人工智能輔助診斷是以PD-L1智能檢測為切入點，長遠來看也是一項惠產(chǎn)、惠民、惠醫(yī)的偉工程，感謝復星杏脈優(yōu)質(zhì)的科研團隊，以人工智能技術(shù)促進腫瘤全周期診療技術(shù)創(chuàng)新，提升病理行業(yè)診斷、預后評估、免疫治療等研究水平。”