病理诊断数字化:提升诊疗水平

病理诊断数字化:提升诊疗水平
文章摘要:病理诊断数字化是指将临床上常用的切片完全数字化,进而提升医院整体的诊疗水平。

病理诊断数字化是指将临床上常用的切片完全数字化,使病理医生常规使用数字切片进行诊断,从而将重要的病理诊断信息从物理玻片和显微镜下释放出来,融入到医院日新月异的数字化诊疗场景中,进而提升医院整体的诊疗水平。

创建区域医疗中心,实现均质化医疗

根据《2019年全国病理质量报告》,全国二级医院中46.3%的病理科仅有1名病理医师,严重影响了病理科医疗质量和诊断水平,难以实现分级诊疗中“大病不出县”的目标。以大型三甲医院为核心,打造区域医疗中心,尤其是病理中心,可以有效地提升区域整体的诊疗水平。传统的远程会诊模式由于只是偶尔传输个别病例给上级医院,没有将下级医院的医生与上级医院的医生统一的管理起来,所以日常诊断的质量仍然无法保证,仍然是“输血”的模式。全数字化的诊断流程则是将不同医院或者院区的医生充分连接起来,形成真正的一体化。

以日本的Kameda医学中心为例,它使用飞利浦的IntelliSite数字病理系统将Nagasaki大学医院、Izumi市总医院、Awaji医学中心等七家医院联合起来,组成了Nagasaki-Kameda数字病理诊断网络,覆盖日本南部,以40名病理医生来对每年4万余例组织学病例和3. 5万例细胞学病例进行诊断。全数字化使得各个院区的医生可以实时协作,并常规在线上共同签发报告,不仅大幅提升了效率,也避免了个人的疏忽,提升了诊断质量,还使得整个团队都可以从中高效的学习和快速的成长。

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图1 : A) 覆盖日本南部的Nagasaki-Kameda数字病理网络由7家医院联合组成。B)各医院医生常规进行数字化诊断,并共同在线签发报告,初级医生等均可在线观摩学习。

这种新的区域病理中心的模式通过统一的管理更有效地整合了资源,既增加了中心医院的可用资源,提升了效率和影响力,又促进了下级医院医生的成长,将“输血”转变为“造血”,更好地实现了医疗均质化。

打造全数字化手术室,促进学科融合

在影像的指引下进行介入和外科手术,可以使医生对病情了解更全面,准备更充分,指定更有针对性的手术计划,有效提升手术效率和疗效。得益于影像信息的数字化,借助于各种高级分析及可视化软件的术前规划已经是很多医院临床科室的常规操作了,而将影像信息引入手术室,甚至在术中获得实时影像,即实现数字化手术室,也是新兴的发展趋势。而病理信息,尤其是术中病理,对于治疗更加重要。受困于传统的显微镜下的工作模式,病理信息一直很难走出病理科,临床科室只能看到描述性的报告,没办法更直观地得到组织层面的信息。

全数字化病理诊断可以打破传统玻片的限制,使临床科室可以很方便地随时查看病理图像,从而促进病理与临床的融合,实现术前、术中和术后全数字化诊疗。比如西班牙的格拉纳达大学医院使用了飞利浦的IntelliSite数字病理系统将四个院区连接起来,实现了病理诊断的全数字化,不仅将诊断效率提升了21%,皮肤病理医生甚至可以在手术室中实时查看病理影像,现场与外科医生探讨手术方案,提升了手术效率和疗效。

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图2 西班牙格拉纳达大学医院,病理科医生在皮肤手术中实时与外科医生探讨治疗方案

现在很多神经、骨科等科室的医生已经非常擅长判读放射影像了,这其实得益于放射影像的数字化,使影像随手可得。对于放射影像的熟悉又反过来增进了临床科室对于放射科的需要,从而使放射科和临床科室都得到了更好的发展,实现了双赢。同理,病理影像的数字化也将促进病理与临床的融合,从而实现共同发展,将医院诊疗水平提升到新的高度。

助力转化医学,加速成果转化

开展转化医学研究,加速科研成果向临床的转化,对于提升医疗水平有着重要的意义。通过诊断数字化,可以自然地建立起病理的数据库,将组织学信息、细胞代谢及特异性抗体等重要信息进行存储和分析,以更好地支持药物开发等研究。诊断数字化还为AI分析提供了基础和平台,使得细胞计数、分期分级等操作变得既快捷又准确,从而加速相关研究,并提升研究的质量。同时,相比于目前各个AI公司需要针对各自产品进行手动扫描和标注的模式,诊断数字化会大幅加快数据的积攒,与开放的数据格式和专用的开发组件相结合,可以加速病理AI开发,促进产业发展。

作为诸多疾病诊断的金标准,病理信息也是其他研究的重要验证。比如将病理与影像研究相结合,就可以为相应在体的药物动力学、氨基酸代谢、组织损伤等研究提供佐证,从而提升相关研究的证据等级,加快研究成果应用于临床的速度。病理数据也是目前新兴的研究热点——放射组学的重要组成部分,病理诊断的数字化也将使相应组学研究进展更加快速。不论是在组学研究中,还是在影像AI的研发中,病灶勾画和提取是影响研究结果的重要步骤,也是主要的误差来源。将病理影像与放射影像相关联,无疑会大幅提升放射影像中病灶勾画的准确程度,从而提高相关研究和算法开发的质量。

来源:健康界,文章为原文作者独立观点,不代表医信邦立场。

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