1、数字化智慧病理科建设白皮书蛋壳研究院致力于利用数据技术能力及深度产业研究能力为企业决策者、投资决策者、政策制定者进行智力赋能，优化决策结果，驱动产业快速发展，成为产业加速器。蛋壳研究院以数据技术（海量采集，精细清晰，有效构建）为底层技术支持，以产业研究为核心智力资源，以 SaaS 数据库工具及多元增值咨询服务为产品。群内每日免费分享5份+最新资料 群内每日免费分享5份+最新资料 300T网盘资源+4040万份行业报告为您的创业、职场、商业、投资、亲子、网赚、艺术、健身、心理、个人成长 全面赋能！添加微信，备注“入群”立刻免费领取 立刻免费领取 200套知识地图+最新研报收钱文案、增长黑客、产品
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3、限公司华为技术有限公司上海衡道医学病理诊断中心有限公司宁波江丰生物信息技术有限公司动脉网.蛋壳研究院编委会成员名 誉 主 编刘东戈胡伟国执 行 主 编王朝夫副主编姜天骄李传应易红梅袁菲朱立峰编写秘书长笪倩编写副秘书长白树青段琦刘正左彦飞专家团队（按首字母排序）成志强孔令非路军梁莉云径平邹泓张丽华张哲参编人员（按首字母排序）陈华君陈青常胜窦斌邓仕杰方芬方卫峰费晓春顾雪军桂坤郭滟何桂玲江国福李澳奇刘梦尧李善甫凌思凯刘珍宝彭昊庞鑫瞿心钰申田唐国辉王克惠肖哲光杨春雪闫芳于鹏佳许文强张福鹏祝捷张晓凡周跃峰赵曾珠感谢以下单位提供宝贵意见或提供典型案例（按首字母排序）东南大学附属中大医院病理科河南省人民医院
4、病理科宁波市临床病理诊断中心南方医科大学病理学系/南方医院病理科深圳市人民医院病理科首都医科大学附属北京朝阳医院病理科招远市人民医院病理科上海交通大学医学院附属瑞金医院病理科徐州市妇幼保健院人工智能宫颈癌筛查中心浙江大学医学院附属第二医院病理科中山大学肿瘤防治中心病理科数字化智慧病理科建设白皮书序言迄今为止，病理诊断仍被认为是疾病最可靠的诊断，病理诊断被誉为疾病诊断的金指标。如何提高病理科的运营效率，如何保证乃至提高病理诊断的含金量，在满足临床不断增长诊断需求的同时，尚需跟上时代步伐，满足对疾病更加精准诊断的需求，这是病理科需要思考和解决的现实及与时俱进的问题。国务院发布的“十四五”数字经济发
5、展规划指出，要加快发展数字健康服务，推进医疗机构数字化、智能化转型，加快建设智慧医院，推广远程医疗。各类新兴技术的运用，让诸多科室都乘上了提质增效的“东风”，但病理科似乎尚在医院数字化的“洼地”中。病理科的数字化、智慧化转型需要对整个工作流、信息流进行充分革新。如何自上而下让全院理解数字化智慧病理科建设的重要意义和价值，如何树立全局意识统筹规划，都是医院和病理科亟待解决的问题。截至 2021 年世界范围内已有数十家病理中心及实验室实现了诊断全面数字化，在汹涌而来的医疗数字化浪潮下，国内病理科要想跟上时代的步伐，必须把数字化建设视为一道“必答题”，而非传统概念中的“选答题”。“纸上得来终觉浅，绝
6、知此事要躬行”。数字化智慧病理科建设中数字化是底层基础，智慧化是上层建筑，两者缺一不可。分而论之，在数字化层面，需要加强顶层设计，制定科学合理的规划建设方案；在建设过程中需要协调各方资源，加强统筹和管理；最后，聚焦数字化病理科建设后的运营、培训和绩效调整等工作，确保实现可持续的数字化转型。在智慧化层面，人工智能（AI）技术的快速发展和普及为医疗领域注入了新的活力。作为对诊断精准性要求极高的科室，病理科对 AI 的应用提出了较高的门槛。不过未来可期的是随着大量高质量数据的积累和算法的迭代，有理由相信 AI 在病理领域的应用将逐渐迎来奇点，将扮演越来越重要的角色。数字化智慧病理科建设白皮书的撰写团
7、队经过广泛深入的调研，和对国内外文献的梳理，为病理科数字化、智慧化建设提供了较为全面的解答，对病理行业的发展是一次有益的探索和尝试，更重要的是，白皮书不仅是数字化智慧病理科建设的年鉴，更是汇聚中国医院数字化智慧病理科建设经验的重要载体。我希望白皮书能够不断更新，赋能和加速中国病理科的升级和进步。站在医疗百年历史的长河之畔，我们深刻认识到数字化、智慧化建设对于病理科乃至整个医疗体系的重要性。尽管这条道路注定布满荆棘，但其蕴含的价值和意义仍值得一代代医疗人不懈努力。“长风破浪会有时，直挂云帆济沧海”。眼下面临的机遇和挑战，日后将化为医疗事业和医数字化智慧病理科建设白皮书学进步的阶梯，因此必须坚定信
8、心，加强合作，共同推动数字化智慧病理科建设，让数字技术成为医疗事业的强大助力，这样，医疗才能更好地服务于患者，才能更好地推动医学事业更高质量的发展。数字化智慧病理科建设白皮书目录1.病理科概述.11.1 重要性：病理科是医院发展的平台科室.11.2 科室现状：医院数字化升级的“最后一公里”.21.3 发展需求：数字化、智慧化是病理科未来发展必然趋势.52.数字化智慧病理科.62.1 定义.62.1.1 数字化病理科：基于数字生态系统.62.1.2 智慧化病理科：AI 技术是核心.62.1.3 数字化智慧病理科：全模块、全片量、全流程、全生态.72.2 建设价值：数字化智慧病理科使三端受益.82
9、.2.1 患者价值：提升就诊体验.82.2.2 医院价值：增收助教学，拓展新形态.92.2.3 社会价值：推动资源下沉，助力精准医疗.113.院端建设逻辑.123.1 建设背景：春风已起，未来可期.123.1.1 政策：数字化智慧病理春风渐起.123.1.2 技术：软硬件技术已成熟，达到建设要求.153.2 建设现状：仍处于起步阶段，但重视程度不断提高.163.2.1 头部大型医院现状：升级需求强烈，进度领先.163.2.2 市县级医院现状：高质量人才缺失，数字化建设是刚需.173.2.3 医联体病理诊断中心现状：存在两极分化现象.173.2.4 第三方病理中心：驱动力强，建设进度快.183.
10、3 数字化智慧病理科建设指南：分级建设是核心主旨.193.3.1 建设全景.193.3.2 建设模块介绍.243.3.3 分级建设方案.383.3.4 实操层面的建设痛点及解决思路.574.产业端合作逻辑.634.1 切片阅片数字化：先决条件.644.1.1 需求分析：扫描仪是实现数字阅片的关键基础，数字切片奠定数字化发展基石644.1.2 业内解决方案：不同应用场景的全种类精准切片扫描.674.1.3 医-企未来重点发展方向分析.70数字化智慧病理科建设白皮书4.2 科室管理信息化：必要升级.714.2.1 需求分析：全流程信息的追溯与质控，全域应用场景的联动与协同.714.2.2 业内解决
11、方案：全周期流程管理与多应用场景的全面信息化支持.734.2.3 医-企未来重点发展方向分析.784.3 数据管理高效化：质变基石.784.3.1 需求分析：不断增长的数字切片数据，亟需科室加快推进数据管理建设.784.3.2 业内解决方案：多种配置，广覆盖各级医院.804.3.3 医-企未来重点发展方向分析.884.4 诊断、质控智能化：质变关键.884.4.1 需求分析：科室智慧化发展必不可少的一环，是对当前病理诊断范式的革新.884.4.2 解决方案：医生多功能、智慧化“减繁”“筛阴”工具.904.4.3 医-企未来重点发展方向分析.955.案例展示.975.1 东南大学附属中大医院病理
12、科.975.2 河南省人民医院病理科.975.3 宁波市临床病理诊断中心.985.4 南方医科大学病理学系/南方医院病理科.995.5 深圳市人民医院病理科.995.6 首都医科大学附属北京朝阳医院病理科.1005.7 招远市人民医院病理科.1015.8 上海交通大学医学院附属瑞金医院病理科.1015.9 徐州市妇幼保健院人工智能宫颈癌筛查中心.1025.10 浙江大学医学院附属第二医院病理科.1025.11 中山大学肿瘤防治中心病理科.1036.总结.1046.1 未来和展望：呈现标准化、多功能的发展态势，并往全自动、个性化、多模态方向发展.1046.2 建设推行思考：科主任战略定位是关键、
13、医院配合与支持是建设基础、学会推动是中坚支持力量.1086.2.1 主任层面：与时俱进，具有创新能力和变革发展的管理理念.1086.2.2 院方层面：担起统筹协调重任，提供配合与支持的建设基础.1096.2.3 学会层面：积极推动行业标准的建立，促进学术交流，形成共识.109数字化智慧病理科建设白皮书图表目录图表 1：美国病理医生培养周期阶段示意图.3图表 2：我国各等级医院病理医生分布情况及 2019 年各等级医院病理医生人数统计.3图表 3：中国设有病理科的医院地理分布统计.4图表 4：病理科与影像科、检验科自动化程度对比.5图表 5：数字化病理诊断模式和传统病理诊断模式对比.6图表 6：
14、AI 在 DP 中应用工作流.7图表 7：数字化智慧病理科的建设价值.8图表 8：数字化智慧病理科的成本效益分析.10图表 9：海外医院病理科数字化转型后一年节省的工作时间.13图表 10：近 5 年来国家推进病理科和病理中心建设的相关政策.14图表 11：近 3 年来国家推进 AI+医疗的相关政策.14图表 12：数字化智慧病理科建设全景图.19图表 13：工作流程对比图.20图表 14：阅片流程对比.21图表 15：参与主体及参与环节进度图.22图表 16：建设全模块图.24图表 17：全流程信息化管理.24图表 18：数字化驱动的二维码追踪系统流程.25图表 19：病理信息管理系统.26
15、图表 20：数字化建设模块图.28图表 21：数字病理系统.28图表 22：显示色差差距（左）系统流畅度对比（右）.29图表 23：数字诊断界面展示.30图表 24：远程会诊平台建设模块图.32图表 25：教学平台建设模块图.32图表 26：科研平台建设模块图.33图表 27：智能染色技术.34图表 28：AI 诊断界面图.35图表 29：AI 病理诊断迭代过程.36图表 30：AI 自动检测染色不合格区域.37图表 31：AI 病理数据可视化和交互分析.38图表 32：头部大型医院建设目标.39数字化智慧病理科建设白皮书图表 33：信息化系统集成.42图表 34：理想数字病理科室空间安排.4
16、3图表 35：扫描室配置（左）显示屏配置（右）.44图表 36：不同存储协议实现区别.45图表 37：数字病理 SOP.46图表 38：AI 学习方式对比.48图表 39：病理数据库展示.49图表 40：数字化为重心建设路径图.51图表 41：数字智慧化为重心建设路径图.51图表 42：建设内容规划表.52图表 43：独立式病理中心内部展示.55图表 44：数字化智慧病理产业市场角色关系图.63图表 45：产业方支持院内建设架构全景图.63图表 46：数字切片扫描仪架构示意图.68图表 47：常见病理数字切片扫描仪需要具备功能.69图表 48：病理全流程信息管理系统架构示意图.73图表 49：
17、数字切片管理系统架构示意图.75图表 50：远程病理诊断系统架构示意图.76图表 51：病理教学培训系统架构示意图.77图表 52：基于数字切片的在线规培考试系统（PC 版/移动版）.78图表 53：病理图像区域划分展示图（左）和瓦片图像聚类示意图（右）.82图表 54：瓦片图像预测示意图.83图表 55：AI 模型示意图.83图表 56：分级存储示意图.84图表 57：分布式并行客户端 IO 示意图.85图表 58：非结构化服务融合互通示意图.86图表 59：数据安全技术拆解详情图.87图表 60：人工智能辅助诊断系统架构示意图.90图表 61：基于深度学习算法的病理组学工作流程.92图表
18、62：自动细胞分割的总体框架图.93图表 63：基于深度学习的印戒细胞检测方法流程图.94图表 64：基于深度学习的图像分割分析流程图.95图表 65：细胞病理学检查全自动化流程图.105数字化智慧病理科建设白皮书图表 66：AI 辅助系统下病理医生与肿瘤医生的工作流程图.106图表 67：多模态、整合式智慧病理辅助诊断场景工作流程图.107数字化智慧病理科建设白皮书11.病理科概述1.1 重要性：病理科是医院发展的平台科室病理学是医学之本病理学是医学教育体系中的桥梁。在整个医学教育体系中，病理学是研究疾病的病因、发病机制、病理变化、结局和转归的医学基础学科，也是连接临床学科的桥梁型学科。病理
19、学诊断是疾病诊断的金标准。病理学诊断是在显微镜下观察组织学结构和细胞形态特征对疾病做出的精准诊断，最具客观性和准确性。病理学技术是医学研究的基础。病理学技术通过对人体组织、细胞和分子水平的检测和分析，为医生或科学家提供了分析疾病的组织结构、细胞形态、生化和分子特征的手段，帮助他们研究疾病的发生发展机制、诊断和治疗方法。病理科建设水平决定了医院发展的高度病理科促进医院医疗、教学及科研协同发展。病理诊断结果直接关系到医院的医疗质量和患者满意度。病理科是医院的重要部门之一，负责对患者的疾病进行病理诊断和分析，便于临床医生进一步为患者提供疾病治疗方案。病理诊断结果的准确性、可靠性及全面性直接关系到患者
20、的治疗效果和满意度，进而影响到医院的医疗质量和口碑。病理科提供质量控制和管理体系。病理科可以对病理诊断过程进行管理和控制，确保诊断结果的准确性和可靠性，防止误诊和漏诊等医疗事故的发生。同时，病理科为医院医学教育和科研奠基1。除医疗外，大型医院还承担着教学和科研的责任。病理科在日常的工作中能够积累大量完整的优质资源，为医学教育和科研提供了强有力的支撑；病理学以先进的技术探索临床实际工作中遇到的难题，科研成果往往具有很强的实用价值。高水平的病理科必定会带动整个医院教育和科研水平的提高，优秀的病理医生参与病理诊断、先进的科研成果及时应用于临床，同步促进临床诊断、治疗水平的提高，使医院的发展进入一个充
21、满活力的良性循环。病理科能够推动医院升级。一方面，三甲医院的评审标准对病理科的要求比较高。依照中国现行医院分级管理办法等的规定，三甲医院评审标准的合格指标中要求病理科的病理常规切片质量优良率大于 90%，临床病理诊断符合率大于 95%，病理科要应用免疫组化和分子生物学技术辅助诊断等。另一方面，国家重视医院病理科的建设，将病理科的建设与医院的级别挂钩。2009 年颁布的病理科建设与管理指南（试行）要求具备条件的医院加强对病理科的建设和管理，不断提高病理诊断水平；条件尚不能达到指南要求的医院，要加强对病理科1Humphreys H,Stevens N,Leddin D,et al.Patholog
22、y in Irish medical educationJ.Journal of Clinical Pathology,2020,73(1):47-50.数字化智慧病理科建设白皮书2的建设，增加人员、配置设备、改善条件、健全制度、严格管理，逐步建立规范化的病理科。病理科能够助力临床各科室的发展。有无病理学的介入是判断临床诊治水平高低的重要指标2。病理科的建立使医院的一些临床检测项目得以顺利开展，如胃镜、肠镜、胸腔镜及支气管镜等。准确、及时的病理诊断多方位促进临床诊疗水平的提高。一方面，由于病理学观察深入到细胞水平，相较于临床很多其他检查手段，它所揭示的疾病异常改变更微小客观；另一方面，高水平的
23、病理诊断以及基于组织的疾病靶点检测，例如检测肿瘤组织中的分子靶标，准确评估疾病特异性分子靶标，是临床开展肿瘤个体化治疗的基础。病理科通过免疫组化、原位杂交、分子检测等技术进行测定，指导临床进行疾病的规范化治疗；同时，病理科通过测定肿瘤组织中与预后及放、化疗药物有关的标志物，便于临床科室选择针对性较强的化疗药物，对患者进行进一步个体化治疗，并预测肿瘤的后期转归。1.2 科室现状：医院数字化升级的“最后一公里”临床样本量大，病理科常态化超负荷运转类型繁多的疾病、众多的人口使得全国病理科每年接收的临床样本量巨大。据统计3，2019 年全国 31 个省市自治区三甲医院病理科当年总工作量为 7993 万
24、例/年，而病理医生共 16972人，人均年工作量约 4910 例/人。JAMA 数据4显示美国病理医生每年人均工作量约为 154例/人。我国病理医生工作量远大于美国，使得病理科超负荷运转。据调研，病理科的工作负荷率接近 80%，远超医院科室平均水平（50%-60%）。总体来说，我国病理医务工作者人均工作量明显偏大，总体处于超负荷运转状态，难以满足日益增长的临床需求。病理医生供不应求，培养周期长、重视程度低是主要原因病理医师、技术人员资源稀缺，难以满足临床需求。按现行的病理科建设与管理指南（试行）要求，二级、三级医院均需设置病理科每 100 张床位需配置 1-2 名病理医师。截至2019 年，我
25、国医疗卫生机构床位数量为 880.7 万张，若取平均数，则全国病理医师需求量约为 13.2 万人。而我国 2019 年在册的病理医师（包括执业医师和助理执业医师）约为 1.9 万人，则病理医师的缺口约为 11.3 万人。根据2019 年全国病理质量报告统计5，我国平均每百张病床病理医师数量为 0.55 人，各省均未达到我国病理科建设的最低要求。培养周期长和职业地位、收入低是病理医生短缺的主要原因。一方面，病理医生的培养周期长2Vranic S,Gatalica Z.The Role of Pathology in the Era of Personalized(Precision)Medici
26、ne:ABrief ReviewJ.2021.3刘洪红,石毓君,步宏.对 31个省（自治区、直辖市）3831家医院病理科现状的调查与思考J.中华病理学杂志,2020,49(12):1217-1220.4Metter D M,Colgan T J,Leung S T,et al.Trends in the US and Canadian pathologist workforces from 2007 to 2017J.JAMAnetwork open,2019,2(5):e194337-e194337.5卢朝辉,陈杰.2019年全国病理质量报告J.中华病理学杂志,2020,49(7):667-
27、669.数字化智慧病理科建设白皮书3达十年，短期内难以通过加大培养力度解决短缺问题。在美国，医学生从获得学士学位起到成为具备签发病理诊断报告资格的病理主治医师需要 12-15 年。而中国医学生在经历本科、硕士甚至博士共 11 年的学习，仍需 3 年的规范化培训并通过职业医师考核，方可执业；执业后仍需要 3 年的专科培训才基本具备签发病理诊断报告的资格。因而我国目前约 11.3 万名病理医生的缺口在短期内难以通过加大培养力度解决。另一方面，病理医生的职业地位和收入相对较低。和国外不同的是，由于从创收角度来看对医院的贡献不大，因此病理科在医技科室中的地位也往往排在检验科、放射科等之后。我国病理医生
28、的收入通常不及大部分临床医师，与高技术含量的医疗服务本身并不匹配。美国病理医生的收入在所有医生类别中排名居中，人均工作量明显低于中国，生活满意度高6。图表 1：美国病理医生培养周期阶段示意图来源：公开信息，蛋壳研究院病理资源分布不均，限制临床分诊改革病理资源分布不均，主要体现在院级和地理两个方面。在院级分布上，病理医生多在三级医院，医师资源分布不均。从各等级医院分布来看，我国病理医师资源分布严重不均，大部分集中在三级医院，而二级及以下等级医院病理医师较为缺乏。据 HIA 统计，我国过半的执业病理医师分布在三级医院，而仅有不到 1%的病理医师分配在一级医院。图表 2：我国各等级医院病理医生分布情
29、况及 2019 年各等级医院病理医生人数统计来源：中华医学会病理分会、HIA，蛋壳研究院在地理分布上，不同地区病理学发展并不均衡，病理科建设多集中在经济发达地区。从地理区6MedSpace.Medscape Pathologist Compensation Report 2022:Incomes Gain,Pay Gaps Remain EB/OL.(2022-3-13).https:/ 3：中国设有病理科的医院地理分布统计来源：中华医学会病理分会（2016-2019）自动化程度低，基层医院病理科仍停留在“手工作坊”时代一方面，现行的医院考核对病理科的科室面积、仪器设备和科室人员数量鲜做要求，
30、这也导致基层病理科的科室面积小、空间规划乱；另一方面，病理科的仪器设备不能及时升级完善，使得病理科日常工作基本靠病理医务工作者手动处理，形成了基层病理科“手工作坊”式的工作模式。相比检验、影像科，我国病理科自动化水平相对弱势。一方面，我国病理科设备少、自动化水平较低。相较于检验科和影像科，病理科设备配置数量、种类均明显少于检验、影像科室；病理流程的多环节对医技人员的专业要求较高，自动化的设备数量较少，使得科室整体运转的自动化程度较低。另一方面，由于病理科的自动化水平较低，病理科诊断时间长。常规的病理检测所需时间为 3-5 天，如果有较为疑难的疾病，加做免疫组化或分子检测，所需的诊断时间更长达
31、7-10 天。相比之下，检验、影像科室的检验项目大部分当天内即可完成。近两年，受精准诊疗需求的推动7，病理科受重视程度不断提高，三甲医院多已建设分子病理实验室，扩大7卞修武,张培培,平轶芳,姚小红.下一代诊断病理学J.中华病理学杂志,2022,51(1):3-6.数字化智慧病理科建设白皮书5了病理科的规模。图表 4：病理科与影像科、检验科自动化程度对比来源：公开资料，蛋壳研究院1.3 发展需求：数字化、智慧化是病理科未来发展必然趋势病理科业务和操作环节复杂，难以标准化管理，亟待升级转型由于病理科的工作流程繁杂，涉及不同人员且自动化程度低，病理科难以标准化管理。现有的传统工作流在标本送检、接收、
32、固定、取材、脱水、包埋、切片、染色、诊断、归档等诸多环节，由于操作人员的熟练程度不一难以保持标准性。在归档环节，传统模式下病理的归档工作主要依靠人工纸质记录的方式进行，很容易出现记载的错误和相关留痕的丢失，涉及具体环节的信息一般也难以记录完善，同时也为后续的存档工作带来了较大的工作量，使得病理科全流程信息难以追溯。数字化和 AI 技术为病理科的发展转型插上双翼随着信息化技术的升级，数字化技术的出现给病理科业务标准化带来了希望8。一方面，将物理切片数字化，使得病理医生能够通过显示器阅片，同时也会打破会诊切片传输过程中的时空限制。另一方面，数字化将流程和记录工作无纸化，提高了病理科的运营效率；集成
33、的数字化系统将记录和归档工作电子化，实现全流程的信息追溯并优化后续的归档管理效率。AI 技术的出现为病理科的质控及诊断再添一翼9。首先，AI 通过自动检测数字切片图像中的异常和错误，来帮助病理医生进行智能质控，确保诊断结果的准确性和可靠性。其次，AI 能够辅助医生进行诊断，自动排阴筛查，降低医生工作量。8Jahn S W,Plass M,Moinfar F.Digital pathology:advantages,limitations and emerging perspectivesJ.Journal ofClinical Medicine,2020,9(11):3697.9Niazi M
34、 K K,Parwani AV,Gurcan M N.Digital pathology and artificial intelligenceJ.The lancet oncology,2019,20(5):e253-e261.数字化智慧病理科建设白皮书62.数字化智慧病理科2.1 定义2.1.1 数字化病理科：基于数字生态系统数字病理（Digital Pathology，DP）：数字成像技术与病理学的结合应用数字病理是一种基于图像的动态环境，能够采集、管理和解释从数字化切片生成的病理信息10。通俗来讲，是指通过扫描技术对病理数据进行数字化采集（将传统病理的物理切片转换成高分辨率数字图像），
35、医生通过数字化切片生成的信息进行病理诊断以及病理数据管理。数字病理是数字成像技术（又称计算机成像技术）在病理学领域的成功实践，包括临床和非临床两方面的应用。临床应用：包括通过数字病理图像进行日常病理学诊断以及开展远程病理诊断。非临床应用：包括科研和教学。数字化病理科：基于数字病理生态系统的新型病理科传统病理科是基于显微镜诊断系统进行病理判读，并且全过程基本依赖人工。数字化病理科是计算机和病理学的交叉融合，病理医生不再通过显微镜，而是基于数字切片进行病理诊断，同时通过建立数字病理生态系统实现业务的运转和科室的管理。其中，数字化生态系统包括：信息化系统以及数字病理系统(DPS)。图表 5：数字化病
36、理诊断模式和传统病理诊断模式对比来源：生物医学工程百科全书2.1.2 智慧化病理科：AI 技术是核心智慧病理：人工智能（AI）与数字病理（DP）的结合应用利用 AI 技术进行自动化分析，帮助医生进行更高效、精准的病理诊断。20 世纪 70 年代，病理学与 AI 的结合展开了相关探索研究，但受限于传统病理诊断模式下数据库的匮乏，病理10Barisoni L,Lafata K J,Hewitt S M,et al.Digital pathology and computational image analysis in nephropathologyJ.Nature Reviews Nephrol
37、ogy,2020,16(11):669-685.数字化智慧病理科建设白皮书7诊断相关 AI 产品落地一直都十分困难，直到今年 3 月，才实现了实质性突破。目前，市场上仅有玖壹叁陆零医学科技南京有限公司独立研发的“宫颈细胞学数字病理图像计算机辅助分析软件”通过国家药品监督管理局（NMPA）审批，正式获批宫颈细胞学领域首张 AI 三类医疗器械注册证。近年来，随着高通量数字病理学的出现，人工智能才在病理学领域得到了核心突破，才使得 AI 和病理学的协同作用成为可能。图表 6：AI 在 DP 中应用工作流来源：Computerized Medical Imaging and Graphics智慧病理科
38、：AI 技术赋能病理工作全流程实现 AI 与病理工作有机结合，利用 AI 技术辅助完成制片、诊断、质控、科研等多个工作环节。将 AI 技术与病理临床和科研工作有机结合起来，利用 AI 技术辅助完成制片、质控、诊断和科研等多个环节，保证病理临床数据的质量，提高病理诊断和科研的效率。2.1.3 数字化智慧病理科：全模块、全片量、全流程、全生态数字化智慧病理科是指科室日常产生和处理的所有病理学信息完全实现数字化、智慧化，并实现整体病理生态圈的数字智慧化搭建。数字化智慧病理科建设需要实现四大层面全面覆盖全模块：实现数字化、智慧化升级。病理科建设形态应该逐步实现数字化、智能化、以及智慧化。数字化智慧病理
39、科建设白皮书8全流程：升级贯穿整体工作流程。通过软件系统以及硬件设备，实现从组织标本离体到诊断报告出具全工作流程的升级。全片量：全亚专科、全量级覆盖。对于全量级、全亚专科病理切片都采用数字切片诊断模式实现日常病理诊断工作，科室应具备与数字病理切片容量相匹配的数字病理存储系统和工作流程。全生态：实现院内、院区互联互通；医疗生态体系构建以及多学科联动。从宏观角度来讲，数字化智慧病理科除了需要实现院端自身的升级，还需要对院内外整体医疗生态系统进行搭建，并且实现与其他学科之间的多模态联动。全生态建设主要体现在四个方面的协同：院内部门协作互通，推动全流程数字智慧化以及多学科的建设；院区实现互联互通，实现
40、信息共享以及一体化建设；产业链上下游协同合作，加速病理生态系统专业化建设；院与院达成战略协作，促进病理行业及学科的发展。2.2 建设价值：数字化智慧病理科使三端受益数字化智慧病理科的建设能为患者、医院以及社会带来多重价值。图表 7：数字化智慧病理科的建设价值来源：蛋壳研究院2.2.1 患者价值：提升就诊体验数字化智慧病理能够缩短诊断时间，增加患者诊疗的参与度并改善患者预后数字化智慧病理流程缩短诊断时间。数字化技术使病理科的整体运转效率提高，缩短了远程会诊的时间；AI 技术帮助快速判断病变类型和分级，进一步缩短诊断时间，提高准确性11。多环节并举，数字化智慧病理科能使出具诊断报告的时间缩短，加速
41、诊疗流程，提高了患者的就诊满意度。集成的数字化系统能增加患者在诊疗过程中的满意度。患者可以通过手机调阅数字化平台查看自己的诊断结果、药物处方、病历记录等信息。目前国内已有病理机构通过数字化技术实现帮11Campanella G,Hanna M G,Geneslaw L,et al.Clinical-grade computational pathology using weakly supervised deeplearning on whole slide imagesJ.Nature medicine,2019,25(8):1301-1309.数字化智慧病理科建设白皮书9助患者足不出户，使
42、用微信小程序等实现预约借片、还片，基因检测申请、远程会诊申请和病理报告查询等服务。这些数字化的工具可以让患者更好地了解自己的病情，更好地参与到治疗的过程中来，提高诊疗的效果和治疗的满意度。数字化使诊断更高效，智慧化使诊断更精准，从而改善患者预后。集成的数字化智慧病理系统将数字切片直接分配给医生，显著降低了错误识别的可能性（例如，混淆来自两名患者的切片）；此外，数字切片提供瞬时传输的诊断图像，不会褪色，降低切片丢失/损坏的风险。数字化智慧病理可以利用 AI 技术辅助病理医生进行切片的定量化、标准化和客观化的诊断，为每位患者定制个性化治疗方案，并预测治疗反应和预后等问题。以肿瘤患者为例，数字化智慧
43、病理系统通过跨模态、跨尺度融合多种数据，构建肿瘤表型组，从宏观到微观更全面地展示肿瘤信息，并根据这些数据融合所构建的诊疗和预后模型辅助医生制定最优临床决策12。数字化智慧病理使诊断流程更安全精准，从而帮助改善患者预后，提高患者的生活质量。2.2.2 医院价值：增收助教学，拓展新形态提效增收助教学，拓展临床新形态数字化智慧病理科的建设能够为医院带来更多经济效益。据蛋壳研究院调研，数字化智慧病理科的建设能够在一段时间内收回初始建设和后续年度维护成本，并带来持续稳定的经济效益。尽管目前没有关于数字化实施所带来的全成本收益测算分析，但海外的一些研究已经计算了数字化提高病理医生工作效率的百分比。多项研究
44、测算的结果从 6%到 13%不等13，14，在本次测算中我们取其平均值 9.5%。参照 2017 年的一项测算15，蛋壳研究院进行简单的成本效益分析。据调研，某大型三甲医院病理科的单年营收额为 1.7 亿；而建设数字化智慧病理科的初始建设成本约为 1750 万，包括不同规格的扫描仪、信息管理系统、存储系统、显示器、服务器等软硬件；后续每年的维护成本为 200 万。假设病理医生工作效率的提高都能转化为病理科的营收，且期间医院单样本的收费无变化。在增效 9.5%的前提下，我们可以观察到大型三甲医院建设数字化智慧病理科的投入成本可以在 2-3 年收回，并在后续产生稳定可持续的净病理营收。较小规模的医
45、院病理科可能需要更长的时间才能看到相同的效率和财务收益。12Nagpal K,Foote D,Tan F,et al.Development and validation of a deep learning algorithm for Gleason grading ofprostate cancer from biopsy specimensJ.JAMAoncology,2020,6(9):1372-1380.13VodovnikA.Diagnostic time in digital pathology:Acomparative study on 400 casesJ.Journal o
46、f PathologyInformatics,2016,7(1):4.14Stratman C,Drogowski L,Ho J.Digital Pathology in the Clinical Workflow:ATime&Motion Study conferencepresentation.Pathology Visions;October 24-27;San Diego,CA;2010J.2017.15Griffin J,Treanor D.Digital pathology in clinical use:where are we now and what is holding u
47、s back?J.Histopathology,2017,70(1):134-145.数字化智慧病理科建设白皮书10图表 8：数字化智慧病理科的成本效益分析来源：蛋壳研究院数字化赋能，病理科室和医院准确高效运转，提升医院品牌形象。对病理科：数字化重塑了病理科的工作流程，辅助医生更精确高效地诊疗16。在重塑后的工作流程中，医生能够实现秒级病例跟踪、存档和检索；AI 辅助初筛减轻了医生至多 75%的工作量17；如遇复杂病例需要进行远程会诊时，重塑后的工作流程缩短跨院病例的转移时间，从而快速获得会诊意见。对医院：数字化提升医疗服务的质量和效率，优化医院管理，增强市场竞争力和医院品牌形象。通过集成病理
48、科的数字化智慧病理系统，医院补齐数字化链环，优化医院管理流程，提升运转效率。通过数字化病理科、检验科和影像科数据，医院能更好的管理病人数据和优化医疗资源，从而提升医疗服务的质量和效率。顺应病理科数字化大势，医院可以吸引和保留顶尖人才，促进创新，提升医院品牌形象的同时也能在快速发展的医疗行业中增强市场竞争力。数字化智慧病理开拓临床新场景，是实现精准医疗的重要助力。数字化智慧病理缓解病理医生工作量的潜力巨大。在未来，随着病理科医生工作流程的优化，或许部分病理医生的工作地点可以散布于临床科室；这部分病理医生可以称为驻场病理医生，除签发日常报告外，还能与临床医生紧密交流学习，为其提供病理技术咨询。与现
49、在病理医生通过 MDT 参与临床决策不同，驻场病理医生将是实现精准医疗的重要助力。随着精准诊疗的发展，驻场病理医生将成为诊断和治疗精准化的重要角色。通过 AI 辅助诊断和快速准确的病理学检查和诊断，驻场病理医生可以将病理学检查结果与遗传学、临床医学等方面的数据进行综合分析，与临床医生探讨更全面的诊断，制定个性化的治疗方案，提高治疗效果和改善患者预后。数字化智慧病理助力教育与培训。数字化智慧病理为培训医学生和住院医师提供了更加全面、真实的病例教学资源。医学生可以通过数字病理系统接触到更多样化的病例，学习不同类型病16SeragA,Ion-MargineanuA,Qureshi H,et al.T
50、ranslational AI and deep learning in diagnostic pathologyJ.Frontiersin medicine,2019,6:185.17Campanella G,Hanna M G,Geneslaw L,et al.Clinical-grade computational pathology using weakly supervised deeplearning on whole slide imagesJ.Nature medicine,2019,25(8):1301-1309.数字化智慧病理科建设白皮书11例的诊断处理方法，从而提高病理诊