數(shù)字病理學(xué)現(xiàn)指用人工智能實(shí)現(xiàn)病理學(xué)圖像的檢測、分割、診斷和分析[1]。數(shù)字病理標(biāo)志物是從病理組織的數(shù)字圖像中獲得的定量指標(biāo)，為探索免疫細(xì)胞和腫瘤細(xì)胞間相互作用、與癌癥生物學(xué)關(guān)鍵行為之間的聯(lián)系提供新的見解。人工智能（AI）已廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像圖像及病理圖像識別領(lǐng)域，提高了病理的數(shù)字化程度，可用于腫瘤分類診斷、分級、預(yù)后預(yù)測和治療。
隨著腫瘤精準(zhǔn)醫(yī)療的發(fā)展，臨床對“金標(biāo)準(zhǔn)”病理診斷提出了更高要求，從單純的形態(tài)學(xué)分型、分期和侵襲、轉(zhuǎn)移等基本信息 到 需要確定分子分型、尋找藥物靶標(biāo)（包括基因靶標(biāo)和蛋白靶標(biāo)）、判斷免疫狀態(tài)、微環(huán)境變化及通過觀察治療后反應(yīng)判斷療效等一系列與功能相關(guān)的信息。因此需要更準(zhǔn)確的生物標(biāo)志物評估，數(shù)字病理逐步進(jìn)入到數(shù)字智慧病理（數(shù)智病理）時代。數(shù)智病理系統(tǒng)可對大量的病理學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，發(fā)現(xiàn)疾病發(fā)生、發(fā)展和預(yù)后的規(guī)律和機(jī)制，為藥物研發(fā)提供數(shù)據(jù)支持和科學(xué)依據(jù)，加速藥物研發(fā)進(jìn)程。
艾克發(fā)生物因勢而謀、應(yīng)勢而動，隆重推出人工智能病理解決方案，搭配傳統(tǒng)病理學(xué)技術(shù)（IHC或HE）或多重免疫組化（mIHC）相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)，干、濕實(shí)驗(yàn)結(jié)合，從樣本制備到圖像結(jié)果分析，形成真正的閉環(huán)解決方案。直接從數(shù)字病理圖像中利用AI算法迅速判斷出最有可能的整合診斷結(jié)果，為后續(xù)的診療決策提供支持。
艾克發(fā)-人工智能病理解決方案
該方案兼容大部分病理圖像（如HE，IHC，mIHC等），通過我司現(xiàn)有濕實(shí)驗(yàn)平臺得到圖像后，結(jié)合多維臨床標(biāo)簽進(jìn)行算法開發(fā)構(gòu)建模型，結(jié)合深度學(xué)習(xí)，探尋圖像背后的奧秘，發(fā)現(xiàn)新型數(shù)字病理標(biāo)志物（如TILs腫瘤浸潤淋巴細(xì)胞、免疫評分相關(guān)的數(shù)字標(biāo)志物），從而在細(xì)胞或分子水平上理解腫瘤免疫微環(huán)境（TiME）。
（圖3. AI層次結(jié)構(gòu)。機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是AI的一個子集，它能夠從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中進(jìn)行自我學(xué)習(xí)，但能力有限；深度學(xué)習(xí)（DL）是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個子集[3]）
