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聚焦點
病理診斷大進展～影像數位化與人工智慧應用注入新活力
2021-02-25經營管理部
林口解剖病理部 莊文郁醫師
病理診斷是現代醫療重要的環節。臨床醫師所取樣或切除的病人組織，會在做成病理切片後，由病理醫師用顯微鏡判讀，做出病理診斷，包括良惡性判別、癌症的分類和分期、及器官的發炎成因與嚴重度等。臨床醫師也會根據病人的病理診斷，提供適當的治療與處理。
◎病理切片全面數位影像化，有系統保存與方便調閱
傳統上，病理醫師用顯微鏡仔細觀察玻片，憑藉其專業訓練及知識進行病理診斷。近年來，數位病理逐漸受到各大醫院的關注，使用高解析度的玻片掃描機，可以將病理切片轉變成數位影像檔案。傳統玻片長期儲存會有褪色問題，玻片的歸檔及調閱更是耗費人力，跨院寄送也會擔心破裂。數位影像能保存玻片原始的染色狀態，調閱及跨院討論也變得特別方便。
然而，高解析度病理影像檔案巨大(每片約2~3GB)，儲存及管理難度較高。在各部門同仁的努力合作下，長庚體系是國內少數達成病理切片全面數位化的醫院。
◎運用人工智慧分析數位病理影像，可望協助快速病理診斷
由於半導體技術的進步，近年來電腦的演算能力大幅提升，也使得人工智慧的運用更加廣泛。一些適合於影像辨識的類神經網路，也開始被應用於醫療影像的分析。
目前在放射影像方面，已陸續開發出許多輔助判讀的軟體工具，成為醫師有力的助手。相對於其他醫療影像，數位病理影像的複雜度更是高出許多，但隨著電腦演算力的逐步提升，人工智慧的數位病理應用也開始變得可行。
使用大量的數位病理影像，讓類神經網路進行深度學習，可以訓練出辨識特定病理影像的演算法，有進一步發展成輔助診斷工具之可能。
◎病理醫師在演算法協助下，快速找到少數疑似有癌細胞的區域
長庚體系也積極進行各種人工智慧研究，例如圖一中，左側是原始的鼻咽切片影像，右側則是用演算法計算出有高機率為癌細胞的區域，用紅色來標識。病理醫師可以在演算法的協助下，快速找到少數疑似有癌細胞的區域，並仔細觀察這些區域。在圖二中，左側是將疑似癌細胞區域拉近觀察，右側則是在該區域切換回原始病理影像，由病理醫師確認是否真是癌細胞。
此外，對於較繁瑣的病理判讀，例如計算腫瘤細胞比例、有絲分裂個數、或某個免疫染色下腫瘤細胞的陽性比例，未來也可望由人工智慧做初步計算，再由病理醫師做最終判讀，如此將可提升病理醫師的工作效率。
總之，由於科技的發展，數位病理正在為傳統病理診斷注入新的活力。在不久的將來，人工智慧可望成為病理醫師有用的輔助工具，協助其進行病理診斷，為病人提供更好的服務。
(圖一)左側是原始的鼻咽切片影像，右側則是用演算法計算出有高機率為癌細胞的區域，用紅色來標識。病理醫師可以在演算法的協助下，快速找到少數疑似有癌細胞的區域，並仔細觀察這些區域
(圖二)左側是將疑似癌細胞區域拉近觀察，右側則是在該區域切換回原始病理影像，由病理醫師確認是否真是癌細胞。此外，對於較繁瑣的病理判讀，例如計算腫瘤細胞比例、有絲分裂個數、或某個免疫染色下腫瘤細胞的陽性比例
