集成病理图像管理、人工智能与报告系统的介绍

我们的研究致力于开发一种新型平台，该平台整合了病理信息管理系统、图像管理系统和人工智能技术，以推动现代病理学的发展。NovinoAI 试图回答的问题是，此类平台是否能够被开发并应用于病理学的临床实践、科研与教学中。所涉及的技术包括计算机工程、数字扫描、计算病理学以及人工智能模型训练。其中最重要的挑战之一是需要一个能够无缝集成人工智能并执行相关任务的平台。我们证明了这种集成化平台可以在病理学的临床实践、科研与教学中实现开发与应用，并达到理想的准确性。我们正在持续开发更多的人工智能模型，包括用于未来研究的基础模型。

[解说] 首先，打开一个网页浏览器并访问 prod FlexLIS 网站。输入预先注册的用户邮箱，然后点击“继续”以进入下一步。系统将向注册邮箱发送一封邮件。前往邮箱收件箱，点击邮件中提供的登录链接，以进入样本登记列表窗口。现在，打开数字扫描仪的电源，将先前染色的玻片载入扫描仪中。按下开始按钮，开始对玻片进行扫描。扫描后的图像将通过直接接口自动上传至系统，并以类似病理学家玻片盒的形式按病例排列显示。在样本登记列表窗口中，查看已分配的病例列表以及图像审查窗口中的相应玻片图像。在样本登记列表窗口中，点击标记为 PN 2404 的病例旁的下拉箭头，以显示工作人员和人工智能（AI）所点选的染色类型，例如 pin 四。显微镜图标上的绿色圆点表示 AI 分析已完成；黄色圆点表示该玻片上 AI 检测到非典型小腺泡增生（ASAP）。已审核就绪的总数值显示了各图像类别的统计数量。图像编号后的感叹号表示存在图像质量问题，例如图像缺失或模糊。接下来，点击 PN 2404 病例旁的用户图标，打开病理学家审查窗口，查看按字母顺序列出的所有样本的标本摘要表。查看每个样本的 AI 生成结果，包括诊断结果（如良性、高级别前列腺上皮内瘤变（HG PIN）、ASAP 或癌症），以及格里森评分（Gleason scores）、肿瘤长度和分级组（grade group）等描述信息。然后查看颜色编码的诊断类别：癌症以红色表示，ASAP 以橙色表示，HG PIN 以绿色表示，良性以黑色表示。现在，点击显微镜图标以打开图像审查窗口，查看对应的玻片图像。查看 AI 标注结果，其中红色高亮标记癌症区域，绿色高亮标记格里森四级区域。点击 C 查看图像 C，再点击 D 查看图像 D，依此类推。最后，点击 AI 反馈图标以查看详细的 AI 分析输出。用于前列腺癌检测的 AI 模型达到了 97% 的准确率，精确度为 96%，灵敏度为 98%，特异度为 96%，F1 分数为 97%。该 AI 辅助组织病理学系统使用颜色编码的掩模叠加，准确标注了前列腺活检玻片上的格里森三级、四级和五级区域。AI 系统自动提取了关键的病理学指标，包括肿瘤长度、占比、格里森评分和分级组。基于 AI 的尿液细胞学模型自动识别出具有诊断意义的细胞，包括高级别尿路上皮癌细胞、非典型细胞和可疑细胞，并使用颜色编码的方框对每类细胞进行框选标注。