本项研究证实了平安智慧医疗AskBob医生AI病理模型对IgA肾病病理学表征复杂的4种病变肾小球进行了精准分类,精度92.8%;同时精准计算每个肾小球内三种不同固有细胞的数量,精度92.2%。同时,平安智慧医疗AskBob医生AI病理模型与南京国家肾脏疾病临床医学研究中心的4位病理专科医生进行人机对照,由AI模型和医生对220个肾小球中的3万多个细胞进行识别,对比肾小球内细胞识别的精度和速度。最终,AI模型的识别精度超越病理专科医生约5%-11%,识别速度更是远超病理医生,是病理医生的50-90倍。

《柳叶刀》在线发表《Global,regional,and national burden of chronic kidney disease,1990–2017:a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2017》(《1990-2017年全球、区域和国家慢性肾脏疾病:2017年全球疾病负担研究的系统分析》)研究,我国患慢性肾病人群总数约为1.3亿人,其中30%~40%为IgA肾病,而肾活检病理诊断是IgA肾病的诊断金标准。据不完全统计,肾脏病理影像平均每张包含几十亿像素,相当于上万张普通CT片子,肾脏专科医生平均需要10-30分钟来评估1张病理图像中的肾小球病变状况,并估算肾小球内不同细胞的数量。

截至2018年末,我国目前在册的病理医生(包括执业医师和助理执业医师)为 1.8 万人,病理医生的缺口至少为 6.6 万人。我国病理医师资源分配不均衡,基层医院病理医生更加缺乏。据《2015 国家病理科医疗质量报告》统计,2014 年我国 61.8%的执业病理医生分配在三级医院,仅有0.9%的病理医生分配在一级医院,而 2014 年一级医院的数量占所有公立医院的 44.3%,资源分配严重不均衡,一级医院平均每百张床位仅 0.02名病理医生。病理科作为基础学科,其诊断会直接影响到基层医院各类疾病的诊断和治疗水平。(数据来源《中国卫生健康统计年鉴》)

说明:上表为AskBob医生AI模型与4名初级病理专科医生的人机对照

拥有如此深远的价值与意义,背后是研究团队用多种深度学习网络对包含10亿+像素的复杂肾脏病理影像完成了肾小球识别、肾小球病变分类、肾小球内固有细胞识别和定量分析等一系列任务,证实AI模型在对肾小球内固有细胞识别上的平均精度超越病理医生5%至11%,量化分析速度是病理医生的50至90倍。

AskBob医生AI肾病辅诊模型可以有效提高初级病理医生的诊断速度与精度。希望我们的工作可以为基于病理的疾病诊断、预后、治疗和科研打开一扇门。平安集团首席医疗科学家谢国彤表示,病理是疾病诊断和治疗的金标准,但由于病理图像的复杂度很高,如何对图像做精准的定量化分析是个巨大的挑战。培养一个合格的病理医生通常需要数十年,且全国持执照的病理医生数量不足2万人,本系统可应用于病理医生的教学及辅助诊断流程中,大大提升了诊断的高效性与准确率。

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