病理被称为医学诊断的金标准，其与肿瘤患者的诊断和治疗密切相关。作为肿瘤诊断过程中的最后一关，无论是在后续用药选择，还是在预后分析上，病理诊断均占据着至关重要的地位。

　　然而，目前我国的病理诊断人才非常短缺。随着智慧病理的不断发展，AI赋能病理诊断成为解决之法，即通过数字病理扫描仪将病理切片数字化和人工智能（AI）系统，辅助病理医生进行病理诊断。

　　第八十期《看见新力量》采访了在第七届“创客中国”北京市中小企业创新创业大赛暨“创客北京2022”创新创业大赛专项赛——阿里云IoT•“边缘计算+AI”应用场景创新大赛中，荣获全国20强奖项得主——北京透彻未来科技有限公司CTO王书浩，一起了解他们如何深耕病理，赋能肿瘤精准诊疗。

　　北京透彻未来科技有限公司（以下简称“透彻未来”）致力于使用大数据及AI为病理图像提供智能判别、诊断、预测，并提供最优化的解决方案。为中国及亚太地区病理学界实现行业数字化、信息化及智能化的长远发展提供服务。

　　专注病理AI诊断方向

　　王书浩是清华大学交叉信息研究院博士后，对于医疗方面颇感兴趣。2017年，王书浩遇到现在的CEO刘岩斌，选择专注于病理的AI诊断方向，并在之后合伙创立了透彻未来。“为什么我们要选择病理这个赛道呢？是因为当时我们拜访了许多病理科和病理医生，发现病理的整个人才短缺程度比别的科室严重很多。但病理诊断对肿瘤患者具有重要性，所以我们决定AI赋能病理诊断。”

　　透彻未来现有员工30余人，其中大部分是研发人员。据王书浩分享，公司从2018年初开始进行数据标注工作，从零开始与医生历经三四个月的每日迭代自研标注系统，同时设计深度学习网络，最终到2019年底完成平台搭建。

　　AI赋能医疗诊断金标准

　　作为医学诊断的“金标准”，病理报告对于临床医生提供进一步治疗策略至关重要。比如胃肠系统不好的病人来到医院做检查，消化内科通常建议做胃肠镜，一般的患者可能会在做胃肠镜的过程中取活检标本，因为胃肠镜只能进行大致判断，而深度分析还需要将标本做成切片通过病理诊断。王书浩说道：“传统病理科是通过显微镜观察玻片，再通过计算机书写病理报告，诊断方式较为费时费力。”

　　那么，透彻未来是如何使用AI赋能病理科的呢？王书浩回答：“第一个步骤就是将玻片转化成数字切片。第二个步骤，则是如何通过数字化与AI来辅助病理医生。第二个步骤就是透彻未来的核心业务。”

　　透彻未来的智慧病理诊断平台Thorough Insights®️可实现病变区域自动识别，帮助医生在切片上准确找出病变区域，并将自动生成的辅助诊断报告录入实验室信息系统。通常情况下，病理医生在显微镜下找到病变区域，经过细致的分析和诊断后，再将报告录入实验室信息系统，平均诊断时间超过5分钟。但是，Thorough Insights®️采用GPU完成病理切片的分析，单张切片的分析能够在20秒内完成，极大地提高了诊断效率，防止漏诊的发生。

　　“病理可大致分成3个方向，分别是细胞病理、组织病理、分子病理，其中组织病理的难度最大，组织病理医师的培训周期大约为5-10年。虽然我们选择了相对较难的方向，但是它的发展空间巨大。诊断平台的最大难点在于深度学习模型的构建，在此过程中，我们与病理专家主要聚焦在两个问题上，一个是如何让深度学习模型像人一样做到高敏感度，另一个是如何让模型能够兼容不同医院和不同数字化设备的病理标本。”通过和多家三甲医院合作，透彻未来采集大量病理切片，并邀请专家进行数据标注，从而积累下珍贵的资料。借助透彻未来自研的深度学习模型，经过几年的研发，模型对中国人群的常见器官具有高敏感度，并可完成分型诊断。

　　私有云与区域诊断云组合为患者提供更精细化服务

　　在研发的过程中，透彻未来逐步意识到病理贯穿着患者的整个治疗周期。王书浩说道：“我们希望通过病理数据为肿瘤患者提供更加精细化的治疗建议，通过私有云与区域诊断云的组合，让更多医院能够享受AI提供的帮助。”

　　目前，透彻未来通过私有云，在大型三级医院落地，并与国家卫健委病理质控平台紧密合作，建立了覆盖超过2000家二级医院的智慧病理云，为更多的医院提供服务。

　　关于与阿里云的故事，王书浩说道：“我知道阿里云一直关注生命科学方向。在了解到本次大赛的相关信息后，我们决定报名参加。这是我们第一次参与阿里云的大赛，参赛企业都具有较强实力，整个比赛过程也是有条不紊。希望借助这次大赛和阿里云达成更多合作。”

　　据了解，透彻未来完成了近10种器官的组织病理深度学习分析模块，覆盖了病理科超过80％的日常样本量。在后续的工作中，透彻未来还将在预后分析与药效预测等一系列前沿研究方向发力，为肿瘤患者提供全周期服务。