深度学习模型在病理诊断领域展现出巨大潜力，能辅助病理医生识别肿瘤、预测基因突变和癌症预后。然而，这些强大的工具绝大多数都“躺”在实验室里，难以真正融入医院的日常诊断流程。问题出在哪？如何让这些AI模型顺利“上岗”？Genome Medicine上发表了一项突破性研究，研究者们开发并验证了一个标准化、开源的框架，成功将16个深度学习模型无缝接入医院信息系统（AP-LIS），使AI辅助诊断准确率提升至81.6%。 

研究背景：AI病理诊断的“最后一公里”障碍

数字病理学（Digital Pathology, DP）通过全玻片扫描技术（WSI）革新了癌症诊断，并催生了大量基于深度学习（DL）的辅助诊断工具。然而，数字病理学虽催生大量AI工具，但临床采用率不足5%，成为关键瓶颈。

究其原因，首先是临床应用需要全流程数字化，但因文化与技术的双重挑战，仅有少数病理科真正实现了全流程数字化。其次，前瞻性临床验证的缺失和监管审批的要求，也为AI诊断工具的临床使用设置了高高的门槛。此外，AI诊断通常未被纳入常规报销范畴，给医疗机构带来了沉重的经济负担。

研究方法：意大利病理科的创新实践，打造开源“桥梁”

为攻克这些难题，研究人员在意大利一所完全数字化的病理科——卡塔尼亚医院病理科展开研究，该科室自2019年起便转向全数字化诊断流程。研究构建了一个基于Python的服务器-客户端架构，核心是连接AP-LIS和外部AI决策支持系统（AI-DSS）。研究涉及的硬件与软件配置堪称“豪华”，开放工具链赋能多场景。例如使用WSInfer，可支持16种预训练模型，覆盖从组织分类（如肿瘤/非肿瘤）到临床标志物预测（如TP53突变）。

标准化的无缝整合

研究团队利用HL7标准，将AP-LIS与AI决策支持系统（AI-DSS）紧密相连。当新的切片被数字化后，系统会根据组织类型和染色方法自动选择合适的DL模型进行分析；病理学家也可以根据需求手动选择特定DL模型。这种“默认模式”与“按需模式”的结合，确保了DL模型能够灵活地融入日常病理诊断工作流。

开源DL模型的便捷集成

研究不仅整合了多个开源DL模型，还通过QuPath软件为模型推理结果提供了直观的可视化。例如，测量图用于展示二分类任务的预测分数，色图用于呈现多分类任务的预测类别，密度图则用于突出显示注意力MIL模型中具有较高注意力分数的区域。这些可视化方式显著降低了病理学家理解和应用DL模型预测结果的门槛。

灵活的部署框架

研究团队开发的框架支持多种类型的分类任务，包括肿瘤检测、临床生物标志物预测以及癌症相关死亡风险预测等。框架不仅兼容不同扫描仪的专有图像格式，无需人工干预即可自动部署DL模型，还允许病理学家通过AP-LIS虚拟切片托盘直接启动分析请求。

研究结论

框架成功整合了16个预训练DL模型，涵盖肿瘤检测（乳腺、肺、胰腺、前列腺、淋巴结转移）、组织分型（结直肠）、临床生物标志物预测（TP53, BRAF, MSI）和癌症死亡风险预测（肾乳头状细胞癌、胶质母细胞瘤-低级别胶质瘤）。在452个分析请求的监测中，处理一个WSI（从请求到完成）的中位时间为2.47分钟。核心的模型部署和QuPath项目创建仅需中位18秒。

用户反馈（5位病理医生）：

易用性高：所有用户认为框架整体直观或非常直观。结果在切片托盘的可视化几乎即时完成。QuPath中的热图可视化被多数认为直观，加载速度足够快。按需请求启动直观且迅速。

潜在价值大：4位用户认为该框架在临床实践中可能“非常有帮助”，1位认为“有些帮助”。普遍认为有助于减少诊断相关时间和/或成本。

研究意义：开源标准化，铺平落地之路

这项研究犹如一座桥梁，成功地跨越了AI工具研究与临床应用之间的鸿沟。通过将标准化、开源的DL模型整合进AP-LIS，研究为病理诊断领域迎来“AI时代”奠定了坚实基础。它提供了一个标准化、可移植的开源解决方案，为未来大规模采用DL模型铺平了道路，最终目标是提高病理诊断效率和准确性，改善患者护理。结合更大规模的临床验证与合规性优化，有望推动AI真正成为病理医生的“第二大脑”。

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