朱玉龙团队成功实施全疆首例经皮肺穿刺活检联合AI-ROSE人工智能辅助手术现场快速病理诊断术
近日,新疆医科大学第四附属医院(自治区中医医院)呼吸一科朱玉龙团队成功实施全疆首例经皮肺穿刺活检联合AI-ROSE人工智能辅助手术现场快速病理诊断术,为三名患者提供了精准的诊断服务。其中,两例患者经过快速现场人工智能诊断与三天后活检组织切片病理诊断相一致,诊断与医院的病理诊断相符。这一成果彰显了AI技术在病理诊断领域的巨大潜力,也为肺癌的早期诊断和治疗提供了新的思路。
近年来,呼吸科团队一直致力于呼吸疾病的研究与治疗,不仅具备深厚的医学理论基础,还积极探索和应用最新的医疗技术。此次成功的案例,正是他们将传统医学与现代科技相结合的一次生动实践。
传统病理诊断:揭示疾病本质的重要工具
病理诊断,作为医学诊断的“金标准”,其地位在临床医学中举足轻重。通过对组织和细胞的形态学、结构和功能的研究,病理诊断帮助医生揭示了疾病的本质,为制定临床治疗方案提供了坚实的科学依据。在肺部疾病的诊断中,尤其是肺癌的诊断,传统的病理诊断一直扮演着至关重要的角色。传统的病理诊断流程是一个复杂而精细的过程。首先,外科医生会在手术过程中取得患者的组织标本,这些标本通常是疑似病变的部分。取得标本后,会紧急送往病理科。在病理科,医生会对这些标本进行冰冻切片处理,然后染色,并在显微镜下进行观察和诊断。这个过程通常需要40到80分钟,对医生的经验和技术要求极高。
ROSE技术的发展与限制
ROSE(Rapid On-Site Evaluation)技术,即现场快速评估技术,自20世纪70年代以来,病理学家开始探索在现场进行活检样本的快速评估方法。最初,这种评估主要依赖于病理学家的经验和肉眼观察。随着时间的推移,技术的进步使得病理学家能够利用显微镜和其他成像技术进行更准确的评估。进入21世纪,随着数字病理学的兴起,ROSE技术得到了进一步的发展。数字病理学允许病理学家通过电子图像远程评估活检样本,这大大提高了ROSE技术的便捷性和准确性。在许多情况下,ROSE技术已成为标准的诊断流程的一部分。特别是在穿刺活检和内镜下活检等操作中,ROSE技术可以提供即时的诊断反馈,帮助医生决定是否需要进一步的活检或治疗。在呼吸疾病诊疗过程中,在气管镜活检或经皮肺穿刺活检后,医生会立即对取得的活检组织进行快速处理和染色,然后现场用显微镜阅读染色的病理图片,以快速评判细胞学的良恶性。然而,由于呼吸科医生在病理诊断方面的经验有限,ROSE的可靠性受到了一定的质疑,其在呼吸介入领域的应用发展并不尽如人意。
人工智能技术的应用
人工智能(AI)技术的发展为病理诊断带来了新的变革。AI可以通过深度学习算法对组织标本进行自动分析和诊断,其效率和准确性都远超传统的人工方法。AI在病理诊断中的应用,特别是在肺结节诊断方面,已经取得了令人瞩目的成果。AI技术在肺结节诊断中的应用,不仅提高了诊断的速度,还大大提高了诊断的准确性。AI技术可以在短时间内完成对大量组织标本的分析,其基于深度学习算法的训练使其在识别和分类肺结节方面具有很高的准确性,有效地避免了人为误判。此外,AI的诊断过程是基于大数据和算法的分析,相对于医生的主观判断,更加客观和可信。
AI技术与ROSE的结合
AI技术此时恰恰弥补了这一缺憾,AI技术与ROSE的结合,完美的解决了这一不足。将AI技术与ROSE结合起来,可以充分发挥各自的优势,提高病理诊断的准确性和效率。呼吸介入医生可以在采集组织标本后,利用ROSE技术快速制作涂片,并结合AI技术进行快速分析和诊断。这种方式不仅可以缩短诊断时间,减少二次手术的风险,还可以提高诊断的准确性,降低误诊率,减少不必要的医疗资源浪费,为患者提供更好的治疗方案,也为医生提供更加准确和客观的诊断依据,特别是对于经验不足的医生,可以作为一个强大的辅助工具来提高诊断水平。同时,ROSE技术的应用也减轻了医生的工作负担,让他们能够更专注于复杂病例的诊断和治疗。
AI技术与临床医生的协同作用
尽管AI-ROSE技术在肺癌诊断中表现出了强大的能力,但需要注意的是,AI-ROSE技术仍然是一种辅助工具,其诊断结果需要结合临床医生的专业知识和经验来做出最终的诊断决策。在临床实践中,AI-ROSE技术可以为医生提供重要的参考信息,帮助医生更准确地判断病情。但医生在做出诊断决策时,还需要考虑患者的病史、临床表现、影像学特征等多方面的因素。因此,AI-ROSE技术与临床医生的协同作用将是未来肺癌诊断的重要发展方向。
传统的病理诊断方法在医学领域中发挥着不可替代的作用,但也存在诊断时间长、准确性不高等缺点。通过引入AI-ROSE技术,可以有效弥补传统方法的不足,提高诊断的准确性和效率,为临床治疗提供更好的支持和指导。新疆医科大学第四附属医院呼吸一科成功开展的AI-ROSE人工智能辅助现场快速病理诊断联合经皮肺穿刺活检,为患者提供了更多的治疗选择。未来随着人工智能技术的不断发展和应用,相信肺癌的诊疗将会迎来更加美好的明天。
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