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感謝閱讀騰訊AI Lab微信號第50篇文章，我們將分享今日在南京「騰訊全球合作伙伴大會」上介紹的「智能顯微鏡」研究項目。

騰訊 AI Lab 今日在南京舉辦的「騰訊全球合作伙伴大會」上宣布，其AI+醫療領域研究已搶先從影像篩查進入病理分析階段，相關的「智能顯微鏡」項目已在研發測試階段。

智能顯微鏡融入了人工智能（AI）的視覺、語音、自然語言處理技術，及增強現實（AR）技術，醫生輕松輸入語音指令，AI就能自動識別、檢測、定量計算和生成報告，并將檢測結果實時顯示到醫生所看目鏡中，及時提醒又不打斷醫生閱片流程，能提高醫生的診斷效率和準確度。

一般診斷流程包括醫療影像篩查、病理分析、規劃治療和術后康復與追蹤等四大環節。騰訊的目標，是打造一個能覆蓋診療全流程的AI產品。在醫療影像篩查上，「騰訊覓影」已取得可喜進展，目前上線全國100余家三甲醫院，輔助醫生閱讀影像超1億張，服務超百萬患者，提示高風險病變15萬例。現在進入病理分析階段，為公司打造全棧式AI+醫療解決方案提供了堅實基礎。

以下介紹了病理AI技術、「智能顯微鏡」研究項目背景，及「騰訊覓影」在醫療影像方面的可喜進展，由騰訊AI Lab AI+醫療專家姚建華博士與AI+病理專家韓驍博士分享。因篇幅需要，全文有刪節。

病理AI分析與智能顯微鏡

常見病理診斷工具簡介

醫生病理診斷的主要方式是觀察切片，將其放大40到400倍后，觀察細胞形態和組織結構作出診斷。病理顯微鏡和數字病理掃描儀是醫生最常用的工具。

顯微鏡有三百多年歷史，醫生能熟練使用，價格也較低。但其局限性有：一是視野小，醫生從目鏡中每次只能看到切片上很小的局部，要切換多個視野，并將其關聯才能得到整體診斷；二是圖像沒有數字化，不能用AI算法讀取。

智能顯微鏡及測試功能簡介

智能顯微鏡突破了傳統顯微鏡的局限，以前是被動使用，現在轉為主動輔助醫師，如通過計算機視覺去幫助醫生，從簡單但繁瑣的細胞計量，到困難且復雜的癌癥類型辨識及區域精準劃分。同時利用語音識別讓醫生與智能顯微鏡進行流暢人機交互。最后通過自然語言處理技術協助最后的病理報告生成。

讀片時，醫生只需給出語音指令，AI就能自動閱片、自動采集圖像，并輔助醫生診斷；醫生閱片完成后，給出「生成報告」指令，智能顯微鏡就能將顯微鏡截圖和診斷結果填入報告模板，自動生成報告，讓醫生復核結果和發布報告，使原本最費事的報告生成環節變得又快又省心。

智能顯微鏡技術模塊介紹

病理AI分析是未來的研究發展方向

病理分析是診斷、預后分析和指導癌癥治療的黃金標準。在中國，2017年需約12萬名病理醫生，但經過訓練的病理醫生只有不到2萬名，這個差距還在逐年增大，因而病理科醫生人員配備緊缺，任務繁重。將病理切片數字化，并用AI算法輔助分析，有助于緩解病理醫生不足的狀況，是AI+醫療的未來趨勢。此外，基礎病理AI的研究更能在三方面推進病理AI的能力——

1、基于AI的病理診斷模型：可提高診斷效率，提高微小病變和疑難病例識別能力；

2、基于AI的病理預后預測模型：如預測五年總生存率、五年無疾病生存率和五年無遠處轉移生存率；

3、病理組學：從病理數據中提取特征，定量化分析及挖掘病理特征和診療的關聯性。

第一種讓醫生「如虎添翼」，做得更快更好，后兩種讓醫生「沖云破霧」，突破原有難關。

演示一：有絲分裂細胞檢測

有絲分裂細胞計數測量癌細胞的活躍度，是癌癥診斷分級的重要指標。

在傳統顯微鏡下，這是非常繁瑣的過程——醫生要在高倍鏡下觀察10個不同區域，準確識別出有絲分裂細胞，然后統計其個數。在智能顯微鏡下，醫生移動到目標區域時，只需給出「有絲分裂」這個簡單的語音指令，AI算法能自動識別、檢測和統計該區域結果，馬上顯示到醫生所看的目鏡視野中。一個區域完成后，醫生可移動到新視野，重復語音指令預問診系統，AI會更新結果。

演示二：免疫組化定量分析——以Ki-67染色切片為例

免疫組化是應用抗原-抗體結合的原理，在病理切片上通過特殊染色來測量組織中特定蛋白的表現，能在分子或基因層面提供更精準的癌癥診斷。