企业称此次合作“是肿瘤学历史上的一个里程碑”。与其他AI医学诊疗相比，AI医学图像诊断发展相对较快，近年不乏技术突破
近日，Paige宣布与微软合作，为计算病理学和肿瘤学建立世界上最大的基于图像的AI（人工智能）模型。
Paige成立于2017年，是一家AI诊断公司，目前是唯一拥有美国FDA（食品药品监督管理局）AI病理学营销授权的企业。2019年3月，它开发的一个AI癌症诊断平台获得FDA“突破性设备”认证，当时也是FDA首次批准AI用于癌症诊断。Paige介绍，这个模型使用来自50万张病理切片的10多亿张图像开发，图像主要由斯隆凯特琳癌症纪念中心独家授权。另外，Paige已针对前列腺癌和乳腺癌分别开发出了一套全面的AI检测程序，在多家医院、病理学实验室应用。
据Paige官网通稿，此次与微软合作开发的新的人工智能模型，“比目前任何其他基于图像的人工智能模型都要大几个数量级，配置了数十亿个参数”。Paige称参数高的大模型有助于捕捉癌症医学影像的复杂性，有望成为推动肿瘤学和病理学的下一代临床应用和计算生物标志物的基石。
Paige表示，正在整合多达400万张数字化显微镜载玻片（即放置病理样本，用于在显微镜下观察的玻璃薄片）。这些载玻片涵盖多种类型癌症。Paige将利用微软先进的超级计算基础设施对该技术进行大规模训练，并最终将开发出来的AI模型推广到全球各地的医院和实验室。
“我们坚信将显著推进最先进的癌症成像技术。”Paige.AI技术高级副总裁Razik Yousfi表示。Paige创始人兼首席科学官Thomas Fuchs更称，“Paige模型与微软的合作是肿瘤学历史上的一个里程碑，以前所未有的规模实现生成式人工智能的潜力。该模型不仅将拥有更高的精度，更拥有完全新颖的功能。”
自成立以来，Paige的总融资额已近2亿美元。此前Paige分别于2018年2月完成2500万美元A轮融资，2019年12月完成4500万美元B轮融资，2021年3月完成超过1.25亿美元C轮融资。
病理学诊断是指对手术切下或尸体解剖取下之病理标本，固定染色后，在显微镜下进行组织学检查，以诊断疾病。在肿瘤学领域，病理诊断是判断患者有无恶性肿瘤的“金标准”。目前，已经普遍应用计算机及全切片数字扫描技术，将病理组织切片转换为高分辨率的数字图像。
近年来，计算病理学，尤其AI应用于计算病理学的发展较快。据中国医学科学院肿瘤医院张勇等人2022年在《协和医学杂志》上发表的一篇综述，AI可以深度挖掘病理图像的信息，自动学习切片定量化病理特征，并与影像组学、基因组学、蛋白组学等建立一定的联系，形成多组学交互式诊断体系。最终，AI未来或许能实现专业的医学诊断。
2021年5月，哈佛大学的一个课题组曾发布一个AI癌症病理学诊断模型，用于原发灶不明癌症患者的诊断。所谓原发灶不明，是指由于已经发生全身性转移，难以找到患者最早产生癌变的组织器官所在。经过训练，仅根据病理学图像，这个模型能准确评估83.4%患者的癌症原发灶。对于那些通过免疫组化诊断才找到原发灶的患者，模型准确率达75.7%。对经历了三种以上检查手段才找到原发灶的患者，模型准确率有60.6%，且AI给出的前5个可能结果中，有92.1%包含正确答案。
中国科学院药物研究所分子影像中心主任程震告诉财新，和其他AI医疗相比，AI在医学影像上的应用发展较快，主要原因有二：一是医学影像脱敏（即去除可以识别到个人的隐私信息）难度较小，隐私保护问题相对小；二是医学影像的数据格式比较一致，其基本单位都是像素，比起其他格式复杂、不统一的医学数据，更容易用于AI训练。
张勇等指出，人工智能应用于数字病理学也面临以下局限：一是图像质量有待提高，二是缺乏研究者易获取的数据集，三是伦理及法律难题尚未解决。实践中，临床医生需要决定是否接受人工智能给出的病理诊断及推荐的治疗方案，更需要决定是否能承受算法偏差导致的治疗后果。
本文转自于 财新网
