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基于大数据+AI技术的病理诊断中心模式分析

2019-10-25 09:07| 编辑: 面气灵| 查看: 4604| 评论: 0|来源: 火石创造

摘要: 钟南山曾为《中华病理学杂志》题词"临床病理水平是衡量国家医疗质量的重要标志"，然而就是这样一门不可或缺的"桥梁学科"，近年来在中国却成为医学发展的"瓶颈"，病理学科人才缺乏和诊断能力不足日益凸显 ...

钟南山曾为《中华病理学杂志》题词"临床病理水平是衡量国家医疗质量的重要标志"，然而就是这样一门不可或缺的"桥梁学科"，近年来在中国却成为医学发展的"瓶颈"，病理学科人才缺乏和诊断能力不足日益凸显。

一、背景

病理学在整个西医体系中是一门非常重要的学科，国外通常将病理学称为"医学之本"，病理医师称为"医生的医生"。

病理诊断是通过对活检组织、尸体剖检和脱落细胞等进行形态观察，直接用于临床疾病的诊断，是对临床诊断的监测和补充，在医疗实践中占有重要地位。就患者而言，病理诊断结果关乎其后续治疗方案的选定。

二、病理诊断面临问题

（一）病理医师缺口普遍存在

培养一个合格的病理科医生很不容易，临床医学本科毕业后一般需要住院医师规范化培训，获得从业病理医师的资格，再经过大型医院病理科10年左右的临床病理诊断实践，才能独当一面完成常见疾病的病理诊断。

“临床医学亚专业越来越细化，治疗方案越来越精准，这首先就要求疾病分类、分型的病理诊断必须精准，可是我国病理医师总数量太少，远远不能满足临床需求”，中国科学院院士、中国医师协会病理科分会会长卞修武说，目前全国有执照的病理科医生不足2万人，按照国家卫健委每100张病床配备1~2名病理科医师的配置要求计算，病理医生缺口超过9万人。

（二）硬件设施”重资产”,影响诊断水平

随着临床治疗工作向着个性化的精准医疗方向发展，病理诊断也正面临着从单一的形态学诊断向着集形态诊断、分子分型、免疫组化中和诊断模式转变。这样就要求，病理科在建设初期需要投入巨资购买大型设备，而对于一些基层医院而言，出于成本效益的考虑，往往不能及时更换、添置最新仪器设备，进而影响诊断质量，并成为新技术开展的一个瓶颈问题。

三、相关国家政策

病理诊断中心已成为医改热点之一。国家从2009开始陆续推出各项政策，促进病理行业的发展。

表1 我国相关国家政策盘点

四、病理诊断中心发展现状

在美国，独立病理机构常见类型包括各类大学内设的病理实验室、独立病理实验室和医疗中心、医院独立出去的病理科及病理诊断中心3种。

目前在国内，做第三方病理诊断的有独立的病理机构，也有一些做第三方检验的公司将病理诊断作为其业务之一。2012年全国首个区域病理诊断中心，宁波市临床病理诊断中心（上海市肿瘤医院宁波病理中心）成立。2018年1月12日，全国首家独立第三方病理诊断中心——上海衡道医学病理诊断中心在上海正式开业。

综合来看，病理诊断中心为医疗行业供给侧结构改革提供了强大的助力，主要表现在以下六个方面：

（1）盘活资源，促进区域内设备和人才资源的共享和复用；

（2）促进大型公立医院和基层医院的协作，落实分级诊疗政策；

（3）提升区域内基层医院的诊断能力和服务；

（4）促进区域内医疗机构数据共享，让数据产生二次开发价值；

（5）方便患者，提高诊断效率，减轻患者负担，提升就医体验；

（6）发挥集约化、专业化优势，降低成本，提高诊断质量。

五、病理诊断中心建设

1. 建设高度信息化的病理信息管理系统

将中心与所有医院和社区卫生服务中心联网，医生可以通过系统终端查阅病理报告，自主打印报告，实现全程无纸化，申请单电子化，标本条码化，物流统一配送，自动接收标本自动扫描，报告电子签名。

图1 病理信息管理系统作用机制示意图

2. 病理AI提升病理诊断效率

病理AI的发展将有效分担病理医生的工作量，弥补行业内病理医生不足的短板，直接推动上游病理工业市场的发展。病理结合大数据算法是目前解决病理医生不足的一个重要方向，通过开发病理AI辅助诊断，将有效减少病理医生的工作量。

3. 病理资源统筹共享

病理诊断中心在资源整合、集中开发等方面具有重要的优势，规模经济效应实践中指的就是单品种海量。产生规模经济效应是由成本结构所决定，一个医技科室中固定成本比重越大，规模经济效应越高。

医技科室中，病理科、检验科和放射科均属于固定成本较大的科室，对需要购置大型设备的医疗服务，若设置一定规模的专科服务机构，比分散在各综合医院提供服务更有经济性，实现设备等共享。

六、小结

目前中国现阶段面临病理医生缺口大、病理诊断水平较为薄弱等挑战，病理诊断中心应运而生，利用大数据的技术优势，构建病理行业在人工智能时代的基础设施，可以有效避免重复投资、低效运营的情况，鼓励优质资源和优质人员“双下沉”，让病理不拖医疗发展的后腿。

互联网大潮下，病理诊断中心也将呈现线上线下协同发展的新趋势，以达到快速获客、快速扩张、区域资源配置的目标。随着大数据和AI技术的蓬勃发展，国家相关政策的不断完善，未来生物医药领域或将涌现越来越多的创新应用，赋能产业加速发展。

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