病理研究

近日在第十五届国际基因组学大会上，中科院院士、全军临床病理学研究所所长卞修武在主题演讲环节，对新冠肺炎相关遗体解剖病理研究工作以及研究结果进行了介绍。据了解，卞修武在新冠肺炎防控一线已先后完成40余例患者遗体解剖病理诊断和研究工作，建立了目前已知范围内全世界数量最多、病例数据最齐全的首个新冠肺炎病理样本库。“在今年2月之前，尽管已经有同胞在新冠肺炎的打击下去世，但是全部版本的诊疗方案里没有病理两个字，这是非常遗憾的。没有病理怎么能叫做西医的诊断呢？所以当时全国病理界，给包括中央在内的各方面提议，要求依据当时的法律法规必须开展尸体解剖。我当时的原话是，如果这个病没有尸体解剖将是科学的遗憾、医学的耻辱。”卞修武称。据他介绍，最终中国内地共完成91例病理样本，在全世界范围内数量最多、完整性及系统性最好。91例病理样本进入诊疗规范自新冠肺炎暴发以来，借助基因组序列以及疾病症状体征、影像学表现，诊疗方案中很快对于新冠确诊标准作出认定。但在病理学家看来，以上数据的摘取对于疾病的深入了解还远远不够。卞修武在第十五届国际基因组学大会上发表演讲 图片来源：每经记者 方京玉 摄“对于这样一个新的疾病，只有病因诊断肯定是不够的。既然叫它新冠肺炎，不能只知道它有冠状病毒，还得知道主要病变是不是在肺部、未来的病变是不是炎症、是什么样的炎症？还有比如说造成病变的原因是什么、死亡原因的构成是什么？难道每一个病人都是属于呼吸衰竭和肺病变吗？除了这些之外，肺外的情况是怎么样的？这些问题，我们通过肺部影像和一般的症状是难以估计的。”卞修武在演讲中表示。疫情暴发初期，作为全国政协委员的卞修武通过政协履职平台等途径提出开展新冠肺炎尸检工作的建议方案，并被相关部门采纳。“为什么要在当时那样的时期去做解剖？只有解剖得到结果以后，我们才能知道病变是在肺大叶还是肺小叶等等。有了这些结果之后我们的诊疗方案才完整。2月4日卫健委同意了规范开展尸体解剖，到了武汉后我们争取政策支持，困难比想象的多很多。首先没有明确的政策说让我们怎么做。给哪家做？能不能做？哪个医院都不会为你动员做尸检。其次，机构的资质与团队没有明确，医院都没有尸检室，等等这些。最后我们的团队于2月16日、18日获得了准许，先后进行了尸体系统的解剖以及全身各大器官解剖。”他透露。“包括大体和穿刺，总共做了40多例，加上全国其他地方做的大小尸检，在我写的公报中一共是91例，这是全世界最多的，是中国有史以来在疫情中尸体解剖病理诊断数量最多的，也是在全世界范围内，第一次把这个病的病理变化写成共识，有利支撑了临床研究工作。”卞修武表示。应继续加强大自然中病毒的阻断传播工作据媒体报道，今年9月30日，卞修武、张定宇、王朝夫等专家共同发表研究报告，该研究基于12名新冠肺炎死者的肺和淋巴器官的尸检结果，评估了肺、脾和淋巴结的组织病理学变化，免疫细胞标记和炎性因子表达。这些发现提供了病理证据将重症患者肺部和淋巴器官的损伤与致命的系统性呼吸道和免疫功能障碍联系在一起。该研究表明，新冠病毒被认为是从动物传播的。到2020年1月，怀疑最初受感染的患者是通过人与人之间的传播感染了该病毒。武汉病毒研究所研究员石正丽在第十五届国际基因组学大会上表示，在当时进行新冠病毒的溯源工作时，团队发现一开始一部分病人与华南海鲜市场有一定联系，当时建立了一个假说，可能动物是传播的中间宿主，所以团队去华南海鲜市场以及周边取样，但是最终没有在肉类和农产品中检测到病毒，所以武汉并不是动物传人的发源地。“我们尽量要减少病毒感染人的风险，我们要做到早期发现、做更多的病毒测序，发现人群中以及家养动物中的病毒，早发现早干预。但问题是我们很难这样做，虽然看起来很简单但做起来需要很多人力，例如流行病学家、病毒学家等等以及政策支持。我们不可能去救助自然界携带病毒的野生动物，他们本身就长期带病毒，我们能做的是采取行动避免其进入人类世界，在其感染人类之前采取行动。所以人类需要要早点行动，预防类似安全事件的发生。”石正丽称。每日经济新闻

众成医械研究院基于深耕于行业的研究能力，深度调研行业内专家与企业，从算法和商业模式上对病理人工智能行业进行了深度解构，对病理人工智能企业或正在布局病理人工智能的企业具有一定的指导以及借鉴意义。前言病理人工智能是指通过人工智能算法，对数字化的病理切片进行诊断；其中数字病理技术是病理人工智能的基础，模型的构建是病理人工智能的关键。在我国病理人工智能的发展中，技术（算法）与商业模式（病理医生与人工智能专家之间的合作方式）是推动病理人工智能行业进步的两个主要因素，本报告从技术和商业模式切入，深入访谈行业专家以及相关企业，最终完成兼具深度与广度的《我国病理人工智能诊断研究报告》。在技术（算法）发展中，深度学习算法有力地推动了病理人工智能的发展，但是在数据量较少的时候使用深度学习很难得到理想的效果，众成医械研究院深入调研行业内的病理人工智能专家，行业专家指出要完成一个有效的学习目标，起码需要十万级别的训练量；在商业模式中（病理医生与人工智能专家之间的合作方式），病理人工智能诊断是辅助病理医生或是替代病理医生，还是与病理医生合作共同完成病理诊断？众成医械研究院深度访谈行业人士，围绕美国和日本等相关企业的商业模式，获得了专业人士宝贵的见解以及前沿的资讯。病理人工智能前景分析1. 市场需求中国病理人才匮乏，诊断水平参差不齐。数据显示，目前全国有执照的病理科医生仅9000人，按照国家卫健委每100张病床配备1至2名病理科医师的配置要求计算，病理医生缺口高达9万人。另外二级医院病理医生出诊符合率为35%，市级医院37%，县级医院为26%，三级以下医院病理诊断含金量不足，导致肿瘤治疗过度或不足。病理医生培养难度大、周期长。我国病理医生长期稀缺，传统显微镜下阅片需要以人的视觉诠释、知识积累、技能与天分作为基础，病理医生培训周期长达10年之久。精准医疗进入市场成长期，肿瘤精准诊断行业发展空间较大。随着精准医疗进入市场成长时期，肿瘤精准医疗的需要逐渐上升。目前我国大部分肿瘤诊断精度较低，精准诊断行业有巨大的上升空间。精准诊断才能实现精准医疗。肿瘤良恶性的准确判别、恶性肿瘤的分类,对于肿患者的临床治疗方法具有重要意义，而这都有依赖于于高质量、精准的病理诊断。现有病理诊断的水平难以满足精准诊断的需求，而病理人工智能提供的定量指标使得精准医疗成为可能。病理人工智能可以完成核分裂像计数、免疫组化阳性强度的判定等技术含量低、工作量大的机械化定量指标，传统的病理诊断并不能满足对此类诊断的需求，病理人工智能可以提供类似的定量分析指标，为精准治疗提供了参考和指导。目前癌症预后管理效果较差。伴随着生活水平提高，但是癌症的统计数据却呈现上升且年轻化趋势。并且据调查中国癌症五年存活率远低于发达国家，病理诊断预后效果不够理想。目前提供的病理诊断多为定性诊断，不足以提供精准的预后评估。目前大多数肿瘤分类依赖于主观经验对HE切片组织形态学的认识，定性的诊断但不足以提供精确的预后评估。病理人工智能提供的定量指标，为精准的预后评估提供了数据支撑。病理人工智能可以完成核分裂像计数、免疫组化阳性强度的判定等技术含量低、工作量大的机械化定量指标，为精确的预后评估提供了数据支撑。2. 市场痛点“数据孤岛”限制了病理人工智能的发展。人工智能开发需要大量的数据作为支撑，国内大部分医疗数据存储于医院以及第三方检验机构，“数据孤岛”现象使得给人工智能诊断学习的病理切片和病理资料偏少。医院的“数据孤岛”现象较为严重。一方面是我国医院系统相对封闭，无法实现资源共享，存在“数据孤岛”现象；另一方面，医疗机构内对于病历的管理执行依据卫生行政部门规定，病理资料一般都封闭在科室内部。第三方检验机构缺乏交流合作机制。第三方检验机构之间缺乏交流合作机制，尽管它们具有较好的数据资源积累，但不同检验机构由于相关设备、软件的差异，数据标准化程度各不相同，往往基于自身掌握的数据资源进行算法开发。病理医生的经验难以量化，机器学习方法需要跟进。从病理学角度来看，全身疾病的种类多达五千余种，每种疾病都有不同的诊断标准，每个标准又有很多对应的特征。病理科医生需要去判断疾病的的类型和具体情况，为后续的治疗提供依据。病理学更多的是一门经验学科，大部分疾病诊断的参数都在病理医生的心里。如何把这种难以量化的经验传授给机器，是病理人工智能要攻克的难关。据业内统计，目前我国人工智能行业的从业人员不足5万人。国内虽有清华大学、北京大学、复旦大学等高校开设了相关专业，每年培养的技术人员不足5000人，但仍旧难以满足正在发展势头上的病理人工智能领域需求。行业尚未建立可持续的商业化模式。目前有部分企业掌握病理人工智能技术，但由于病理人工智能医疗产品的特殊性，国内至今尚无病理人工智能产品获得医疗器械注册证。这代表着病理人工智能医疗技术不能普遍应用于临床。C端消费者尚处于市场培育期，现阶段尚未接受付费软件的模式，目前的方法只能以通过人工智能医疗技术以软件的形式让医院付费。如何实现技术产品变现成为建立可持续商业化模式的关键。算法和商业模式如何重构病理人工智能1. 机器学习转向深度学习深度学习算法加速病理人工智能落地。近年来，高质量数字病理切片的大量积累为病理切片的分析提供了大数据背景，深度学习算法对大数据样本分析能力强于机器算法，在病理切片分析中表现出巨大潜力。深度学习是一种基于人工神经网络、对数据进行特征学习的算法的泛称，包含多层隐层的人工神经网络模型都可以叫做深度学习。该算法的多层堆叠式结构能够组合数据的低层特征得到数据的高层特征表达，对于大数据样本、复杂函数模型具有强大的处理能力，是人工智能领域的热门研究方向。以深度学习为代表的人工智能在一定程度上减少了病理医师经验性误判导致的误诊情况，提高了工作效率。结合强大的客观分析能力，计算机还能发现人眼不易察觉的细节，学习到病理切片分子层面上的特征，从而不断完善病理医师和数字病理诊断的知识体系。2. 医工合作模式需深入推进从病理医生的参与来看，计算机辅助病理医师诊断依然是现阶段主流趋势，制造出一个可以临床使用的产品需要多学科科学家的通力合作，没有病理学家的深度参与不可能有真正实用的病理人工智能产品出现。从临床诊断准确度来看，有专家认为目前人工智能医疗没有好的观察整体，一张切片，第一遍看时判断为恶性，到高倍镜下看局部变成了良性，但最终结论确是恶性的，因为医生判断不是基于细胞，而是生物细胞行为。病理科医生重点要看是低倍镜，因为低倍镜可以看全貌。从病理数据来看，一方面是目前存在数据孤岛现象，数据被封闭在医院，难以被病理人工智能开发企业获取；另一方面，深度学习算法需要以大量的数据为基础，根据众成医械研究院对行业内专家的采访得知，深度学习要完成一个有效的学习目标，起码需要十万级别的训练量，需要巨大的病理数据作为支撑。众成医械研究院通过公开资源，并调研咨询病理人工智能行业内专家，对国内病理人工智能行业深入进行调研以及研究，已完成《2020年中国病理人工智能行业研究报告》的撰写，欢迎垂询！

【搜索下载华舆APP（中新社旗下新媒体平台），关注全球华侨华人，浏览世界各国媒体新闻资讯，无需翻译——华舆在“手”，世界尽在掌握】中新社北京5月27日电 全国政协十三届三次会议期间，卞修武委员是媒体记者追逐的焦点。新冠肺炎疫情暴发以来，他带领团队开展新冠肺炎尸检工作，建立目前已知世界范围内病理数据最齐全的新冠肺炎病理样本和资源库，为一线临床诊治提供了科学依据。2月8日奔赴武汉抗疫一线，4月16日圆满完成任务后随军队支援湖北医疗队回撤，5月赴北京参加全国两会……疫情期间，卞修武和他的“病理战疫队”几乎没停歇过。疫情早期，作为全国临床病理学界唯一院士的卞修武深知，病理研究对治疗新冠肺炎患者的特殊意义。“全国病理界同行都在议论，希望能够主导或参与相关工作，但当时所有的医疗团队中都没有病理学专家。”卞修武在访谈中表示，彼时湖北省还没出台尸检相关政策和机构资质认定，但新冠肺炎患者遗体病理学剖析迫在眉睫。1月底，卞修武通过全国政协委员“履职平台”等途径提出开展新冠肺炎尸检工作的建议方案，很快方案便被国家采纳。2月8日，卞修武和擅长穿刺工作的影像学专家抵达武汉，开展病理学剖析工作，但工作的开展并没有预期那么顺利。“相关平台的申报流程，与医疗机构、医护人员、患者家属的沟通动员，这些工作开展都相当困难。”卞修武称，当时团队克服重重困难和阻力，终于在2月18日夜晚在武汉完成了第一例解剖。“病理乃医学之本，尸体剖验就像疾病诊断的‘侦察兵’，病理诊断就是临床医生的‘眼睛’。”卞修武强调，只有通过遗体病理解剖才能全面揭开新冠肺炎病毒的“真面目”，才能在诊断中帮助临床医生分析用哪种“武器”进行精准反击。回忆起在武汉的经历，卞修武感慨道，最难忘的一幕是在火神山医院实施的第一个尸检病例。那天深夜下着雨，卞修武和团队成员穿着防护服，踩过泥泞的路面抵达刚刚启用的尸检方舱。由于找不到雨伞，众人只好将垃圾袋裹在头上和脚下，挡雨用。“那时年轻骨干们心里很忐忑，我们就何时做尸检讨论了很长时间，但最终还是下定决心当夜就做，那天夜里医院领导亲自到现场含着泪送大家进尸检方舱。”卞修武回忆称，感觉“这是很悲壮的一幕”。新冠病毒属于烈性传染病，尸检工作面临巨大风险。尸体转运解剖，标本取材，病理制样、检测和观察，每一个环节都需要专业、谨慎。在武汉2个多月的时间里，卞修武带领由陆军军医大学、上海交通大学、中国科学技术大学和中部战区总医院等单位组建的病理学团队，先后完成36例患者遗体病理检查和诊断(包括系统尸检)，建立了目前已知范围内全世界数量最多、病理数据最齐全的首个新冠肺炎病理样本与信息库。作为中国国务院应对新冠肺炎疫情联防联控机制医疗救治专家组成员，卞修武还牵头总结国内91例新冠肺炎解剖的诊断和研究成果，填补新冠肺炎诊疗规范中病理学内容的空白，相关内容被全文纳入中国《新型冠状病毒肺炎诊疗方案（试行第七版）》。“这是从0到1的突破。”卞修武表示，之前六版诊疗方案缺乏病理变化内容，会给临床诊疗带来诸多困难。卞修武强调，对于一个新发传染病，病理解剖是最根本、最直接的诊断方法，也是促进相关临床诊治措施提高和改进的最基本方法。过去两年，卞修武曾在全国两会上呼吁重视医学体系中弱势主干学科建设。此次新冠肺炎疫情暴发，进一步显现了病理学科的重要性和基础建设的不完善。今年两会，卞修武结合自身在武汉抗击疫情的经历，对建立重大疫情病理样本库、完善传染病防治法中有关病理解剖的法律条文等问题，带来了相关提案。他坦言，尽管病理学在抗疫中发挥了独特作用，但在中国医学现阶段发展中，病理学尚未得到足够重视。对此，卞修武建议建立国家级新冠肺炎病理样本库，使这类重大新发传染病样本资源得到安全、科学、规范、充分利用。同时他希望能从国家安全和医学发展层面，加强病理平台建设，完善遗体捐献和尸体解剖法规。（原标题：解剖“新冠”：病理学专家卞修武的战“疫”之路）*未经授权禁止转载、摘编、复制及建立镜像，违者将依法追究法律责任。来源：新闻速递

中国工程院院士，著名医学家、病理学家、医学教育家，北京协和医院病理科教授、研究员刘彤华同志，因病医治无效，于2018年7月8日11时11分在北京协和医院逝世，享年89岁。图片来源：北京协和医院说起“病理”，很多普通网友可能会略感陌生。但家中有人罹患癌症的话，一定会知道这两个字的分量。简单说，病从哪里来、发展到什么程度、应该怎么治，很多临床医学的重要决定，都要从病理分析中寻求答案。在北京协和医院的病理科，患者经常可以看到一位白发苍苍的八旬老者端坐在显微镜前，一丝不苟地分析病理、出报告、指导学生……她就是刘彤华院士，一辈子都在与死神争夺患者的病理学泰斗。“全国病理诊断的金标准”刘彤华院士是国内外著名的临床病理学家，65年来辛勤耕耘在病理学医教研第一线，对疑难病症的诊断率极高，尤其对淋巴结病理、消化道疾病病理、内分泌病理等病理诊断造诣精深，她的诊断被誉为“全国病理诊断的金标准”。前排中为刘彤华 图片来源：北京协和医院“既然不能选择临床，那就选与临床离得最近的学科吧！”20世纪50年代初，医学高级专门人才奇缺，“高级师资训练班”应运而生。按照当时的规定，所有的医学生只能报基础学科。“既然不能选择临床，那就选与临床离得最近的学科吧。”从小立志要做医生的刘彤华选择了介于基础与临床之间的病理学。1952年，离开上海圣约翰大学前 图片来源：北京协和医院1952年，刘彤华从上海来到北京，跟随胡正详教授做病理学研究。胡正详说过的一句话——“研究科学的人要沉浸在科学里，里外渗透，不能分心”，让刘彤华铭记了一辈子，坚守了一辈子。1969年，中国医学科学院实验医学研究所迁往四川简阳。几乎将所有的仪器设备、档案资料，包括尸检档案和尸检大标本全部带走，只给刘彤华留下了几间空荡荡的屋子和两名技术员。1952年，北京协和医学院病理系高师班师生合影 。中右三：刘彤华 图片来源：北京协和医院“脱离了母体的婴儿不仅要独立活下去，而且还要活得好。”抱着这样的信念，刘彤华开始了协和医院病理科的建设工作。开创性的工作总是充满了艰辛与挑战。人手不够，刘彤华就亲自干起技术员的活儿。每天早晨7时，她准时第一个来到医院，把浸蜡的标本包埋成蜡块，便于技术员上班后切片制片，以节省时间。白天，刘彤华要处理大量的阅片及报告。遇上疑难病例，她晚上还要留下来反复查资料。上世纪七八十年代，协和医院的尸检例数每年都能达到200例。“刘彤华教授亲自参加每一例尸检。她将这些大体标本和组织蜡块全部编号保存，到八九十年代的时候，制作成了一套包含十多个系统的国内头一份教学幻灯片，全国各地病理科争相索要。”跟随刘彤华30多年的技术员王德田回忆说。现在，从1916年起的协和全部尸检档案，从1917年起的全部外检档案，一共110多万份，全都完好无损地保存在协和的档案柜里。有人感慨地说，与其说刘彤华保留的是一份档案，不如说保留的是一种学术传统。1979年，北京协和医院病理科工作人员合影。前排左四：刘彤华 图片来源：北京协和医院“在病理诊断中，凡没有百分之百把握的，决不轻易下结论。”刘彤华签发的任何一个病理报告都有明确的诊断，体现出干练、精准、坚定、果敢的“刘氏”风格。从事病理事业60余年，经刘彤华之手阅过的片子、签发的报告达30万份之多，她却极少发生差错。1991年，一位来自外地的女孩因发热、耳闷和鼻咽肿块，被当地医院诊断为鼻咽癌。无奈之下，一家人赶到北京求医，可所到之处都说无法排除恶性肿瘤的可能。接下来的一个月内，刘彤华先后3次为该女孩复查病理切片，并明确告知其为重度炎症，只需复查鼻咽部。2001年元旦，刘彤华收到这位女孩的母亲寄来的贺卡，上面写道：“尊敬的刘老师，10年来我女儿复查全部正常，是您为我女儿摘掉了癌症的帽子，使她免受了放疗之苦。”1993年，在北京协和医院病理科阅片 图片来源：北京协和医院“在病理诊断中，凡没有百分之百把握的，决不轻易下结论。她这种科学态度至今深深地影响着我。”曾于1962年在协和进修、受过刘彤华指导，现为中国工程院院士的第三军医大学野战外科研究所王正国教授说。“时刻把自己当作一块干海绵，随时准备吸收大量水分。”1995年，于科室工作留影 图片来源：北京协和医院“时刻把自己当作一块干海绵，随时准备着吸收大量的水分。”有人这样形象地形容刘彤华。2004年，一名因骨痛7年伴活动障碍并发现右股骨下端占位的52岁患者在协和接受了手术治疗，术后病理发现增生的纤维组织及异常结晶沉积。由于对该病变不认识，钟定荣请教了刘彤华。第二天，刘彤华把钟定荣叫到办公室，从一个发黄的笔记本里翻出一个“342805”的病理号，说：“你把这个病理切片调出来看看，和你这个病变是同一类。”随后，刘彤华又从一叠文稿中抽出一篇交给钟定荣：“这是该病例的个案报告，你看完后还给我。”2001年，北京协和医院病理科医生读片讨论。右二：刘彤华接过文章，钟定荣发现，这是一篇由张孝骞教授和刘彤华教授合作完成并于1980年发表在《中华医学杂志》上的个案报道。也就是说，这个病例至少在25年前就已经由刘彤华诊断过了。她居然能如此准确地找出20多年前的一个病理号！后来的文献查阅更让钟定荣吓了一跳：这个病例居然是由刘彤华诊断的中国首例肿瘤性骨软化。在刘彤华的指导下，钟定荣等将肿瘤性骨软化病例积累到34例，并率先在国内描绘了肿瘤性骨软化病例的多种形态。迄今为止，这种病在国际上报道仅100余例。从医60余年来，刘彤华院士以前瞻性的眼光、深邃的学术洞察力，始终站在病理学科的学术制高点上，推动中国病理学科发展。大医情怀永驻人间刘彤华院士，一路走好!图片来源：北京协和医院 刘彤华简介1929年11月13日出生于江苏无锡；1947年—1953年就读于上海圣约翰大学医学院；1952年响应国家号召到北京协和医学院病理高级师资班进修；1953年—1957年任第六、七军医大学(现第三军医大学)病理系助教；1957年—1969年任中国协和医学院病理学系助教、中国医学科学院实验医学研究所病理系助教及助理研究员；1969年，因病理学系随中国医学科学院实验研究所搬往四川简阳，她留在北京协和医院克服艰难困苦创办病理科，历任北京协和医院病理科助理研究员、副研究员、研究员，中国协和医科大学教授、博士生导师；1978年—1985任北京协和医院病理科副主任；1985年—1995年任病理科主任；1999年增选为中国工程院院士。(来源:中国新闻网微信公号)

【TechWeb】11月5日，腾讯首席探索官网大为介绍腾讯AI+医疗领域研究已从影像筛查进入病理分析阶段。病理AI技术的突破，代表着腾讯全栈式AI+医疗解决方案取得重要进展。腾讯AI+医疗病理分析融入AI及AR技能的智能显微镜，可根据医生的语音指令，自动识别、检测、定量计算和生成报告，并将检测结果实时显示到目镜中，提高诊断效率和准确度。网大为是在腾讯举办的WE大会上透露上述AI+医疗领域研究新进展的。腾讯首席探索官网大为腾讯WE大会是腾讯一年一度的全球科学大会，始于2013年，今年是第6年度。腾讯希望借助WE大会连接最具突破性的科学发现和前沿思想，激发人们创造创新，探索改变未来的各种可能性。今年的WE大会汇集了7位全球顶尖科学家，为大家分享了从天文、物理到生命健康等多个领域的突破性进展。网大为在WE大会介绍了腾讯“救命的AI”的多项进展和成果。据悉，2017年8月推出的腾讯首款AI医学影像产品“腾讯觅影”，目前已构筑起两项核心能力：利用AI医学影像分析，实现食管癌、糖尿病视网膜病变、乳腺癌等疾病的早筛；以及利用AI辅诊引擎，对700多种疾病风险进行预测诊断。截至2018年7月，腾讯觅影已累计辅助医生阅读医学影像超1亿张，服务超百万患者，提示高风险病变15万例。同时网大为也宣布腾讯AI+医疗领域研究已从影像筛查进入病理分析阶段。融入AI及AR技能的智能显微镜，可根据医生的语音指令，自动识别、检测、定量计算和生成报告，并将检测结果实时显示到目镜中，提高诊断效率和准确度。病理AI技术的突破，代表着腾讯全栈式AI+医疗解决方案取得重要进展。此外腾讯与天坛医院展开合作，借助AI技术，开发出能早期快速判别 “脑卒中”脑出血病因的辅诊算法与系统，有效降低医生的漏诊和误诊率，这套系统未来将在基层医院使用，让更多人享受到科技带来的改变。腾讯医疗AI实验室推出的帕金森病运动功能智能评估系统，在患者不穿戴任何传感器的情况下，仅通过普通智能手机摄像头拍摄，就能完成帕金森病的运动功能日常评估，全程只需3分钟，诊断速度相比传统评估方式提升10倍。据了解，由腾讯联合自然科研（Nature Research）创立的“自然科研全球影响力大奖”，也在WE大会上正式宣布将2019年奖项命题为“脑科学”，特别是颠覆性地改变人们对大脑的认识、并将此转化为现实影响力的科研成果，包括大脑与行为的关系、技术突破、预防和治疗大脑疾病的新颖技术等。大奖正式开放申请，获奖者名单将在明年11月公布。第一名获奖者将获得3万美元奖金，第二、三名获奖者将获得1万美元奖金。全球影响力大奖2019年奖项重点关注脑科学脑科学被称为“人类科学最后的前沿”。今年WE大会的演讲科学家之一，中国脑计划领军人物、中科院神经科学研究所所长蒲慕明表示，未来人工智能要进一步发展的话，就需从脑科学得到启发，包括机器学习的过程，怎么从脑启发的这个概念来设计新的计算模式，新的类似人脑的神经元结构的器件、芯片，甚至是机器人。除此之外，在今年WE大会上，2017年诺贝尔物理学奖获得者理论物理学家基普·索恩、哈佛大学理论物理学教授丽莎·兰道尔、欧洲航天局（ESA）科学与探索高级顾问马克·麦考林、中科院上海植物生理生态研究所合成生物学重点实验室主任覃重军、七位全球顶尖科学家，施普林格·自然集团总编辑菲利普·坎贝尔、美国西奈山伊坎医学研究所所长乔尔·杜德利也分别分享了各自研究领域的突破性进展。

图片来源：站酷海洛 Plus有句话说得好：付出不一定有收获，收获却一定要付出。我深信，机会总是光顾有准备的人，考博这个机会亦是如此。自己从正式备战考博到正式参加考博历时大约 8 个月，8 个月的艰苦付出，8 个月的悉心准备，我终于考上了某 985 高校病理学与病理生理学专业的医学博士，实现了由硕士身份到博士身份的转变。2019 考博已经告一段落，2020 考博已在路上，我想把自己病理学与病理生理学专业考博经验分享给各位 2020 奋斗在考博路上的小伙伴，希望自己的经验对各位同仁有所裨益。一、联系博导的经历确定了考博之后，最首要的就是联系博导了。而今的考博联系博导非常重要，导师很大程度上具有决定权，如果导师想要你，即使笔试你考倒数第一也可以录取你，如果导师不想要你，即使笔试你考第一也照样可以不收你（我身边同学就有例子）。在选择导师时可以参考：导师的学术地位、导师的行政职务、导师的社会影响力等。在联系导师前需要准备的材料有：一份个人简历、一份自我陈述、一份未来研究计划。在联系导师时最好有硕导或其他老师帮忙推荐，这样你考上的机率会更大。不过如果没有老师可以推荐也不没关系，此时就需要我们自己给导师发邮件自荐，我就是通过自荐联系导师的，我选定的该 985 高校的老师是一位过去有很多行政职位，但是现在很专心做学术也比较有影响力的导师。然后给选定的导师写了封邮件，附上了我的材料。老师很快给了回复，表示比较欢迎，并主动说可以见面详聊。二、英语复习备考的经历不用说，这是所有学校非英语专业博士必考的一门课程，英语在考博中的重要地位就不用我多说了，想必各位同仁都知道它的重要性。英语主要考核考生阅读和翻译外文文献的水平，考题类型主要有阅读和翻译。所以我复习的重点主要是阅读和翻译。我首先是制定了英语复习计划，我坚持每天阅读 1 篇外文期刊论文，做 2 篇英语阅读，并翻译 2 篇英译汉，并利用了其他考博院校历年的考博英语真题。参考书目为：未来教育教学与研究中心编著的，世界图书出版公司出版的《全国医学考博英语统一考试》；华慧英语《医学考博英语一本通》；圣才考研网编著的，中国石化出版社出版的《全国医学考博英语历年真题及模拟试题详解第 3 版》；机械工业出版社出版的《考博英语词汇 10000 例精解》；2019 年卓越医学博士英语统考综合教程 + 词汇 + 实战演练模拟试题历年真题 + 阅读听力完形写作高分全解，这些参考书都可以通过淘宝平台购买获得。三、专业课复习备考的经历病理学与病理生理学专业课主要考试科目：医学免疫学和生物化学（三）二选一，病理学（二）和病理生理学（二）二选一。最终我选择的科目为：医学免疫学和病理学（二）。《医学免疫学》主要复习的内容为：图片来源：作者绘制图片来源：作者绘制病理学（二）主要复习内容包括：（1）细胞、组织的适应和损伤；（2）损伤的修复；（3）局部血液循环障碍；（4）炎症；（5）肿瘤：（6）心血管系统疾病；（7）呼吸系统疾病；（8）消化系统疾病；（9）泌尿系统疾病；（10）乳腺及女性生殖系统疾病；（11）内分泌系统疾病；（12）神经系统疾病；（13）传染病及寄生虫病；（14）性病和免疫性疾病；（15）淋巴造血系统疾病。四、初试和复试经历初试经历：首先初试的科目为英语，我认为医学考博英语的难度要高于其他学科的考博英语难度，英语题型主要包括词汇选择题、完形填空题、阅读理解题、摘要写作题，整个考试的时间为 3 个小时，考题的难度是高于六级的，但是要低于考研英语。《医学免疫学》答卷方式：闭卷，笔试。答题时间：180 分钟。各部分内容的考查比例（满分为 100 分）：基础知识约 60-70%；综合能力约 20-30%。题型比例：名词解释约 30-40%；问答题约 40-60%。病理学（二）主要考试内容包括：病理学的基本概念、基本理论，以及综合分析、解决病理学相关问题的能力，各部分内容的考查比例（满分 100 分）：基础知识约 60％，综合能力约 40%，题型比例：名词解释约 30％，论述约 70％，整个考试时间 3 小时。复试经历：复试主要包括三部分。第一部分是自我介绍，介绍包括自己各方面基础信息、考博动机和将来的研究计划等。第二部分是复试英语，医学考博英语复试口语分为随机式和话题式，话题具有选择性，可以准备一定时间，导师会随机问一些问题，比如说你选择职业主要考虑的因素是什么？你的优缺点有哪些？在回答的时候语速适中，尽量保持语句通顺，适当加一些动作和表情，可自由发挥。第三部分是专业课复试，医学是一个专业性很高的学科，因此，我们一定要掌握所学专业的相关知识。作为考博生，我们应该知道专业的常见病、多发病的诊疗指南和推荐意见。当然，考博是多种因素综合作用的结果，考博拼实力，也靠运气。在我们无法把握运气的情况下，我们唯有提高自身的实力。在复习备考中认真准备，在笔试中正常发挥，在面试中临机应对。最后预祝大家都能考博成功！

（如需报告请登录 未来智库）一、病理检查是肿瘤诊断的金标准病理检查是肿瘤诊断的金标准。病理学是用自然科学的方法，研究疾病的病因、发病机制、形 态结构、功能和代谢等方面的改变，揭示疾病的发生发展规律，从而阐明疾病本质的医学科学。 病理检查在肿瘤领域有着极为广泛的应用，虽然肿瘤的诊断有多种形式，但是病理报告目前被 公认为是对肿瘤的“最后判决”，是肿瘤诊断的“金标准”。1.1 病理检查包括标本固定等多个步骤，按临床需求可用于进一步特殊检查传统的病理检验主要包括标本固定、取材、脱水、包埋、切片、染色和观察过程。固定是将标 本放在 10%中性福尔马林液中，保留组织形态结构；固定后病理医生要对标本进行取材，即 选取有代表性的部位切成合适的大小；之后脱水机将组织在梯度酒精里进行脱水、在二甲苯中 进行透明并最后将组织在石蜡中浸透；接着对标本进行包埋，做成组织蜡块，并依次进行切片、 染色和封片，最后由病理医师在显微镜下进行观察，应临床需要可进一步进行免疫组化和分子 病理检测等操作。1.2 病理检查技术可分为四大细分领域，逐渐加深探索疾病本质病理检查根据发展阶段不同可分为传统病理技术（组织病理、细胞病理）、免疫组化病理和分 子病理。传统的组织病理建立在组织、细胞的水平上，可以通过病理医师的显微镜诊断来判断 疾病的性质（炎症性病变还是肿瘤型病变、良性肿瘤还是恶性肿瘤等）；免疫组化病理建立在 蛋白质水平上，可以进一步判断肿瘤的组织来源、原发部位、病理分型、残留边缘癌细胞等， 除了诊断作用以外还具有指导预后的作用；分子病理建立在核酸分子水平上，可以确定肿瘤的 基因突变类型，用于后续靶向药物的指导以实现精准医疗。北京市 2018 年发布《关于规范调 整病理等医疗服务价格项目的通知》， 对病理价格有所规范，将部分项目纳入医保，也一定程 度上成为未来全国的风向标。1.3 病理科产业链包括原料市场、试剂设备市场和诊断市场病理科产业链包括上游原料市场、中游试剂设备市场和下游需求诊断市场。病理诊断类似于 IVD，完整产业链包括上游的原料供应行业和下游需求市场，上游原料包括生物与化学原材料 以及各种机械零配件，分子病理还会涉及到引物、探针等；中游包括病理诊断试剂和病理诊断 仪器；下游需求主要来自于医院、第三方独立医学实验室、体检中心等。1.4 病理医师稀缺、资源分配不均是行业核心问题1.4.1 病理医生缺口大，基层医院更加缺乏我国注册执业病理医生严重缺乏。2018 年末，全国医疗卫生机构床位数量为 840.41 万张，原 卫生部《病理科建设与管理指南（试行）》要求每 100 张床位配置 1-2 名病理医生，则实际需 要的病理医生为 8.4-16.8 万人，而截至 2018 年末，我国目前在册的病理医生（包括执业医师 和助理执业医师）为 1.8 万人，则病理医生的缺口至少为 6.6 万人。我国病理医师相对人数相比海外发达国家明显偏少。此外，根据《2015 国家病理科医疗质量 报告》显示，2014 年美国病理执业医师数为 2.8 万人，每名医师服务人口数为 1.1 万人，而 我国 2014 年病理执业医师数为 1.025 万人（不包含助理），每名医师服务人口数为 13.6 万人， 我国病理医师人均服务人数相比海外发达国家明显较少，病理医生严重缺乏。我国病理医师资源分配不均衡，基层医院病理医生更加缺乏。据《2015 国家病理科医疗质量 报告》统计，2014 年我国 61.8%的执业病理医生分配在三级医院，仅有 0.9%的病理医生分配 在一级医院，而 2014 年一级医院的数量占所有公立医院的 44.3%，资源分配严重不均衡，一 级医院平均每百张床位仅 0.02 名病理医生。病理科作为基础学科，其诊断会直接影响到基层 医院各类疾病的诊断和治疗水平。1.4.2 多点执业、鼓励病理诊断中心设置等政策有望解决行业固有矛盾医师多点执业有望解决病理行业固有矛盾。医师多点执业是指符合条件的执业医师经卫生行政 部门注册后，受聘在两个以上医疗机构执业的行为。2015 年 1 月原国家卫计委推出《关于推 进和规范医师多点执业的若干意见》，允许医师多点执业，均衡各地医疗资源，提升医生收入。 病理行业发展正是受限于医生数量极度缺乏、资源分配不公平、医生收入较低等问题，在多点 执业政策体制下这些矛盾有望得到解决。鼓励病理诊断中心设置。2016 年底国家卫计委办公厅发布的《关于印发病理诊断中心基本标 准和管理规范（试行）的通知》，明确提出，病理诊断中心属于单独设置的医疗机构，鼓励病 理诊断中心向连锁化、集团化发展，并表示设置病理诊断中心等医疗机构对于实现区域医疗资 源共享，提升基层医疗机构服务能力，推进分级诊疗具有重要作用。该政策的提出有利于病理 行业资源更有效地配置。1.4.3 AI病理技术可发现“肿瘤”像素区域，有望大大解放医生劳动力AI 病理有望解决病理医生短缺问题。由于病理诊断目前主要是手工操作主导，病理医生数量 短缺成为限制病理行业发展的重要因素，AI 病理技术的出现有望解决这个问题。有深度学习支 撑的人工智能能够以迅速、标准化的方式处理医学影像，分辨出单个小区域内被标注为“肿瘤” 的像素，对可疑影像进行勾画、渲染，并以结构化的语音提出建议。目前，病理 AI 的研究主 要有三个部分，包括开发模型、建立关联性和预后预测，可以覆盖从基层医院到三甲医院的不 同应用场景。AI 系统有望大量减少病理医生的工作量。在传统病理读片情况下，病变所占面积常常小于 1%， 病理医生需要将精力花在成百上千万像素点的阴性范围内。如果病理 AI 系统投入临床使用， 在保证 100%灵敏度的条件下，能够减少病理医生 65-75%的无谓读片工作，而临床医生只要 将注意力集中在可疑位点即可。二、病理行业潜在市场超300亿，竞争格局较为分散2.1 组织病理分为石蜡切片和术中切片，技术较为成熟、市场20亿以上2.1.1 组织病理技术目前较为成熟，主要分为石蜡切片技术和术中冰冻切片组织病理中常用试剂设备包括福尔马林、乙醇、苏木素伊红、脱水机和显微镜等。固定液常用 的试剂是 10%福尔马林，是用于组织离体后，通过固定液使细胞内的物质尽量接近其生活状 态时的形态结构和位置，防止组织细胞自溶与腐败；乙醇主要用于固定后水洗，除去组织中水 分，便于后续操作；苏木素是一种碱性染料，可使组织中的嗜碱性物质染成蓝色，如细胞核中 的染色质等；伊红是一种酸性染料，可使组织中的嗜酸性物质染成红色，如多数细胞的细胞质、 核仁。常用的设备包括生物组织自动脱水机、组织包埋机、石蜡切片机、烤片机、显微镜等。组织病理的作用是明确疾病的性质，根据应用目标不同可以分为石蜡切片和术中冰冻切片。石 蜡切片是现代病理诊断的常用方法，通过取材、固定、脱水等常规操作制备玻片样本，观察细 胞组织的形态结构，一般从取材固定到制成标本需要数日，但可以长期保存，组织结构保存良 好。冰冻切片是一种在低温条件下使组织快速冷却到一定硬度，然后进行切片的方法，多用于 临床手术病人在术中快速病理诊断，给外科医生提供手术决策。冰冻切片相比较石蜡切片简单 易行，但对时效性提出了更高的要求。2.1.2 组织病理市场规模为20-30亿元，市场相对稳定、下游检验外包看医院外包率提升18 年组织病理市场规模为 20 亿元以上。我们假设每位癌症病人会至少做一次术前活检和者 术中活检，参考北京市价格，假设平均每个病人需要 8 个标本，则两者费用之和为 510 元（一 次术中切片 180 元+8 个标本的术前活检 330 元） 。假设组织切片之前的影像学检测准确率为 70～90%，每位病人都是依靠组织切片确诊，估计 2018 年新增癌症病人 414 万人，则我国 组织病理市场规模为 23.5-30.2 亿元。组织病理技术较为成熟，因此假设 2025 年市场空间 保持不变。病理仪器在大型三甲医院、 ICL 主要还是进口品牌徕卡、赛默飞主导，未来进口替代是长逻辑。以浙一医院为例，2015 年医院除了简单的冰箱、温箱等，所有的设备均为进口，国产设备一 直以来性能落后、质量较差、稳定性差；近年来医院发现国产设备有了本质上的提高，技术员 逐渐开始接受国产设备。例如，目前脱水机、染色机既有徕卡产品也有达科为产品；国产封片 机察微也以使用方便、速度快、兼容性好受到了技术员的青睐；原来的 8 台徕卡展片机也一并 换成了金华科迪的展片机。在第三方医学检验中心，从金域医学的招股说明书项目筹集资金使 用方式看，更偏好于使用进口病理仪器特别是徕卡的产品。组织病理检验市场长期看外包渗透率提升，金域占市场的 20%。在下游检验市场层面，以 ICL 金域医学为例，根据其 2018 年年报披露，公司拥有组织病理形态学技术平台，年组织病理切 片数量为 200 万例，以上文中提到的组织病理年检测次数中位数 1051.4 万次计算（平均病理 切片检测人数 525.7×平均检测 2 次），金域医学检测量渗透率为 19%；艾迪康 2017 年组织 活检标本总量超过 70 万余例，渗透率约为 6.7%。我们认为组织病理项目技术目前已经较为成 熟，偏向于普检项目，下游 ICL 企业需要看医院外包渗透率的提升。2.2 细胞病理主要用于宫颈癌筛查，潜在市场空间超200亿2.2.1 细胞病理主要用于宫颈癌筛查，TCT技术已基本取代传统巴氏涂片细胞病理学检查是指通过对患者病变部位脱落、刮取和穿刺抽取的细胞，进行病理形态学的观 察并作出定性诊断的过程。细胞病理包括脱落细胞学和针吸细胞学。细胞病理主要用于筛查宫 颈癌，即取出宫颈脱落细胞来进行检查，临床上主要的方法有巴氏涂片和 TCT（液基薄层细胞 检测），TCT 技术已经基本取代传统巴氏涂片。传统巴氏涂片技术用刮板刷出部分子宫颈脱落细胞， 直接涂到玻片上，在经过染色进行观察。这种方法较为便宜，便于普查，但缺点是这种方法制 备的标本细胞堆积在一起，不便于观察，诊断准确率较低，有一定的误诊、漏诊率。TCT 技术 是用小刷子刷出细胞，然后刷到装有固定液的小瓶子里，经过离心、制片、染色等步骤获得较 为优质的涂片，筛查率较高漏诊率比较低。目前，TCT 技术已经基本取代了传统巴氏涂片用于 宫颈癌筛查。2.2.2 细胞病理潜在检验市场规模超200亿元，长期看外包率、筛查率提高目前，我国暂未有严格意义上统一的宫颈癌筛查指南。参考美国 USPSTF 指南推荐，年龄小 于 21 岁的女性无论有无性生活史，均不建议常规筛查；21-29 岁女性每 3 年行 1 次单纯宫颈 细胞学筛查，且指南并未对 HPV 筛查做出推荐；30-65 岁女性建议每 3 年行一次单纯宫颈细 胞学筛查，每 5 年行1 次单纯hrHPV 检测，或每 5 年进行一次 hrHPV 联合宫颈细胞学筛查。但鉴于美国 HPV 疫苗较为普及，我们与行业专家沟通后认为，我国女性应每年行一次 TCT 检查联合 HPV 检查。我国《宫颈癌诊疗规范（2018 年版）》也建议，我国女性应主要采用 TCT 筛查，HPV 检测可以作为 TCT 的有效补充，二者联合有利于提高筛查效率。预计 2025 年宫颈癌筛查市场规模超过 200 亿元。结合专家调研以及我国筛查意识和实际情 况，我国 2018 年 20-64 岁女性人数为 4.53 亿，城市化率为 59.15%，国家启动两癌筛查程 序后，农村妇女宫颈癌免费筛查普遍采用传统巴氏涂片方法，城镇妇女普遍采用 TCT 方法。 我们采用情景分析，分别假设 2018 该年龄段每 3、4、5 年做一次 TCT 检测，到 2025 年我 们假设检测单价降低 10%，城市化率提高至 70%，在 3 年一次的筛查频率下，市场空间将达 到 227 亿元。（假设 2018 年 5 年/次、2025 年 3 年/次是合理的情景）液基细胞检测仪三甲医院偏好进口产品，部分国产产品也较为优秀。目前国内液基细胞检测仪 厂商包括豪洛捷、孝感宏翔等，格局较为分散。三甲医院较多用进口的豪洛捷新柏氏液基细胞 检测仪，而 ICL 和低等级医院更偏向于性价比较高的国产产品控制成本。国产产品中较为优秀 的包括孝感宏翔的 HX448-A 全自动液基细胞制片染色一体机、海世嘉的 CellTake 4800 全自 动液基细胞制片染色系统，制片质量较同类产品更高。细胞病理检验行业长期看医院外包率提升以及意识增强后筛查率的提升。从检验市场看，根据 金域医学 2018 年年报披露，公司该年病理标本总量超过 1000 万例，其中组织活检样本 200 万例，我们预计细胞病理样本为 800 万例（因免疫组化病理和分子病理检查都要建立在活检样 本上），而据上文计算得目前每年检测量为 9060 万例（假设 2018 年筛查频率 5 年/次，检测 量为 4.53 亿人口/5 年每次），则金域医学渗透率为 8.8%；艾迪康 2017 年妇科液基细胞学年 标本量超过 450 万例，则其渗透率约为 5.0%。我们认为细胞病理检验筛查行业 TCT 技术已经 较为成熟短期难有技术迭代，未来看医院外包率提高以及筛查意识增强以后渗透率的提高（国 家大力普及），市场空间较为广阔。2.3 免疫组化病理潜在空间近40亿，进口替代空间较大2.3.1 免疫组化技术经历六大发展阶段，传统人工正向自动化设备升级免疫组化病理利用了抗原抗体特异性结合的原理。利用抗原抗体特异性结合特性，将组织中某 些化学物质提取出来，以其作为抗原或半抗原去免疫小鼠等实验动物，制备特异性抗体，再用 这种抗体（第一抗体）作为抗原去免疫动物制备第二抗体，通过抗原抗体反应及呈色反应，显 示细胞或组织中的化学成分，从而能够在细胞或组织原位确定某些化学成分的分布、含量。免疫组化病理相对传统病理优势明显。免疫组化是病理诊断中非常重要的方法，理论上所有的 蛋白都可以在免疫组化中检测出来；除诊断之外，免疫组化在判断预后、预测治疗效果、精准医疗等方面也有极大的辅助作用，可以为进一步的分子病理诊断做好基础。尽管相对传统方法 有一定的优势，但由于是在原始切片的基础上进行，故与传统组织病理诊断形成互补的关系。以某病人的组织病理报告为例以更好阐述免疫组化的实际应用。图中病理报告包括传统的活检、 免疫组化和分子病理。组织活检部分对癌的外观形态、发生部位、侵入状况、是否转移进行了 描述，免疫组化对癌种的分型、恶性程度（KI67）进行了进一步的描述，从免疫组化的情况来 看基本已经明确了这个肺癌是 EGFR 的 19 号外显子突变（一个+号）分子分型，KI67 指标代 表癌细胞高中度分化（低程度增殖），恶性程度较低。在此基础之上病人进一步做了分子病理 诊断，进一步明确了 EGFR19 号外显子突变，验证了免疫组化的判断，可以进行进一步的靶 向治疗。免疫组化病理正由传统人工技术转向设备自动化，试剂仅涉及中低端免疫技术。免疫组化病理 技术经历了免疫荧光技术、免疫酶标技术、PAP 技术（辣根过氧化物酶——抗体过氧化物酶法,酶标技术改良） 、ABC 技术（卵白素-生物素-酶复合物染色法，酶标技术改良）、免疫胶体金技 术和全自动 IHC 工作站等发展阶段，目前国内行业趋势是从传统手工免疫组化转向设备全自动 化，更加能够满足临床上病理标本迅速增加的需求。在试剂的技术层面，免疫组化病理目前应 用的还是较为低端的免疫技术，包括酶标免疫、免疫胶体金、免疫荧光等，很少涉及到较为高 端的化学发光技术。2.3.2 免疫组化病理潜在检验市场规模超过40亿，普及程度逐渐加大医药工业试剂市场：免疫组化工业试剂市场 2017 年市场规模为 18 亿元。中国产业信息显 示，2017 年我国免疫组化试剂需求量约 1000 万盒/瓶，均价约 180 元/盒/瓶，免疫组化试剂 需求市场规模约 18 亿元，2012-2017 年复合增速为 14.27%。试剂盒需求量方面，从 2012 年的 420 万盒增长到 2017 年的 1000 万盒，增速明显高于市场规模增速，而试剂单价平稳下 降。医疗服务市场：预计 2025 年免疫组化病理检验市场超过 40 亿元。目前，以上海瑞金医院价 格为参考，免疫组化收费为 180 元一次，平均每个病人需要切片 8 个（减少假阳性或假阴性）， 则每个病人的平均费用为 1440 元；目前免疫组化普及程度加大，许多肿瘤包括胃癌、肠癌、 肺癌也开始常规做免疫组化诊断，假设 2018 年肿瘤发病病人为 414 万人次，市场渗透率为 50%，则市场规模为 29.8 亿元。我们预计到 2025 年渗透率将达到 80%，而检测单价降低至 160 元，则市场空间将达到 44.4 亿元。2.3.3 行业主要由外资主导，进口替代将成未来趋势我国免疫组化病理市场由外资主导。目前，由于外资企业进入国内较早，我国免疫组化市场（仪 器和设备）主要以罗氏、徕卡、Dako 等外资品牌为主，占据约 70%的市场份额；其中，Ventana （罗氏子公司）主要产品为病理仪器，抗体为辅，免疫组化仪器约占 50%的市场份额，其仪 器是密封体系只能用罗氏的抗体；Dako 主要产品为抗体，国内市场份额约为 55%；徕卡主要 生产病理相关的设备，抗体的质量也较好，但是价格较高。试剂技术较为成熟，设备技术逐渐实现进口替代。从工业试剂行业发展的层面说，免疫组化是 一个技术较为成熟的细分市场，主要技术壁垒体现在全自动化仪器上，核心零部件依然较为依 赖进口，以迈新生物为代表的全自动设备的进口替代成为主逻辑，而配套试剂的免疫技术较为 低端，已足够满足临床使用，根据迈新生物官网披露的项目，用的较多的还是免疫酶标的技术。 未来 PD-1 试剂盒陆续推出有可能成为该行业未来一个新的看点。检验市场各癌种检测普及率增加。从检验市场的角度说，以金域医学为例，目前免疫组化开展 的项目包括使用免疫荧光的肾脏类疾病、免疫组织化学染色法的各种肿瘤生物标志物的检测以 及各种神经、肌肉类疾病；艾迪康 2017 年完成免疫组化标本超过 12 万例，根据上文年检测 人数 166 万人次计算，市场渗透率约为 7.2%；推测金域医学市占率在 10%以上。检验行业目 前随着癌种检测的普及渗透率也在逐年增加，预计目前行业增速在 15%左右。2.4 分子病理新型技术迅速问世，潜在空间近百亿元2.4.1 行业基本与国外同步发展，肿瘤靶向药物催生分子诊断持续发展分子病理是在基因水平上进行的病理检测技术。分子病理应用分子生物学技术，从基因水平上 检测细胞和组织的分子遗传学变化，以协助病理诊断和分型、指导靶向治疗、预测治疗反应及 判断预后。目前，我国已经稳定开展的分子病理技术主要由显色原位杂交、荧光原位杂交、 PCR、 荧光定量 PCR、基因芯片和 DNA 测序技术，已经在遗传性疾病、感染性疾病和肿瘤等方面开 始应用。分子病理的主要应用场景为伴随诊断治疗。人体取得的细胞或组织必须先送到病理检查，经过 病理医生判断病理区域后，获取病理细胞送至检验科室或者第三方实验室用于基因突变位点检 测，分子病理便在这个基础上形成，也是后续伴随诊断治疗形成的过程。找到突变的靶点以后 可以给病人靶向药用药指导，实现精准医疗。目前临床 PCR 技术应用较多，NGS 是未来技术发展趋势。目前我国已经稳定开展的分子病理 技术可分为两类，一类为基因定量检测、定位、对已知的基因突变测序技术，主要包括显色原 位杂交（CISH）、荧光原位杂交（FISH）、荧光定量 PCR，另一类为基因测序技术（未知序列）， 包括第一代 Sanger 测序法和第二代高通量测序。目前荧光定量 PCR 适用于较常规的临床分 子诊断项目，只能用于已知突变序列的检测，而 NGS 在检测未知突变、高通量多位点检测方 面是更好的选择，也是未来技术发展的趋势。2.4.2 分子病理主要应用于肿瘤标本检测，潜在院内市场空间为52.1亿元分子病理是交叉学科，预计 2025 年院内市场超过 50 亿元。目前，分子病理的范围主要集中 在组织标本的分子检测，以肿瘤组织标本为主，其他方面应用的很少，癌种主要集中在肺癌、 结直肠癌和乳腺癌。预计 2018 年我国肺癌、结直肠癌、乳腺癌发病人数分别为 85.1、40.3、 30.3 万人，平均检测费用为 5000 元（病人需要多次检测，且一次有可能检测多个位点），渗 透率分别为 50%、30%、30%，则 2018 年市场空间为 31.9 亿元；假设到 2025 年我国渗透率分别提高至 80%、60%、60%，则检测市场空间将达到 52.1 亿元（暂未考虑陆续其他 癌肿靶向药物及诊断试剂出现）。院内院外市场销售额各占半壁江山，但院外收费相对混乱。值得关注的一点是，目前伴随诊断 除了院内市场外，还有一块检测量低但检测额较高的院外市场，这块市场主要来自于国家支持 开放肿瘤基因诊断试点的院外实验室。目前，院外市场收样主要是 NGS 的技术平台，做的最 多的是 TMB 和免疫治疗相关的检测，但这一块目前收费较为混乱，没有明确的标准，单个 TMB 检测甚至高达 2 万元，导致院外市场销售额接近于院内市场，而实际检测量仅为院内市场的 20%左右。目前分子病理伴随诊断市场工业试剂竞争企业包括艾德生物、华大基因等，检验市场包括金域 医学、燃石医学等。其中，艾德生物是工业试剂行业的龙头企业，市场占有率超过 60%，目 前主推产品包括肺癌多基因产品、BRCA 基因检测产品等，新产品建立在 NGS 检测平台上， 未来行业随着新靶向药物陆续获批、现有靶向药物适应症进一步拓展以及纳入医保的趋势，将 迅速带动伴随诊断基因检测的需求；同时技术的更新迭代由传统的 qPCR 技术逐渐向高通量 NGS 多基因检测发展，多基因检测项目逐渐代替单基因项目，我们预计未来行业仍能保持 20% 以上的增速。三、投资建议：建议关注金域医学、迪安诊断、艾德生物3.1 上中游医药工业相关标的3.1.1 九强生物（300406.SZ）——生化试剂生产企业，拟收购迈新生物进军免疫组化病 理行业九强生物 2019 年 8 月 23 日发布公告，拟联合中国医药投资有限公司通过支付现金的方式购 买福州迈新生物技术开发有限公司 95.55%的股权，迈新生物是我国免疫组化行业国产龙头企 业，若此次交易成功，可以助推公司从原有的生化试剂领域拓展到生化+病理双领域，为公司 长久可持续发展提供保障。迈新生物是国产免疫组化行业龙头企业。迈新生物成立于 1993 年，是中国肿瘤病理免疫组化 诊断试剂领先者，目前拥有 52 张免疫组化试剂注册证。2016 年，我国首台具有自主知识产权 的全自动免疫组化染色仪“Titan”（泰坦）在迈新应运而生，打破了我国市场被进口设备垄断 的局面，仅上市一年多就迅速占领国内 30%市场。泰坦作为目前全球通量最大的全自动免疫 组化染色系统，一次可同时检测 72 张玻片，大大提高了肿瘤病理免疫组化的检测效率，而国 外绝大多数同类设备不超过 40 张。2018 年，“泰坦”二代“Titan S”在国际会议上首发，运 行速度更快，检测时间比上一代缩短了 30%。3.1.2 艾德生物——国内伴随诊断行业龙头企业，分子诊断产品线丰富公司基因检测试剂盒产品线丰富。公司是国内伴随诊断领域的龙头企业，拥有行业内国际领先、 完全自主知识产权的 ADx-ARMS（肿瘤组织标本）、Super-ARMS（液体活检） 、ddCapture 技术，基于核心技术的优势，公司陆续研发了 22 种单基因或者多基因联合检测试剂，包括针 对目前肿瘤精准医疗最重要的的 EGFR、KRAS、BRAF、ALK、PIK3CA、ROS1、NRAS、 HER2、RET、MET、BRCA1/2 等基因检测配套试剂，其中 ROS1 产品相继在日本、韩国获 批并进入医保，EGFR 产品在中国台湾获批并进入医保。3.2 下游医疗服务相关标的3.2.1 金域医学——第三方医学检验龙头，病理检验水平全国领先公司病理诊断项目增速为 15%左右，收入占比超过 10%。金域医学是第三方独立医学实验室 龙头企业，从事第三方医学检验或病理诊断服务。公司 2017H1 病理项目实现营业收入 2.06 亿元，同比增长约 15%，占公司营业总收入的 11.47%。目前，公司拥有病理筛查与诊断中心技术平台，拥有近 600 名国内外病理医生的全国最大病 理医生团队，已形成全方位、立体式的病理服务体系，首创“地区—全国—国际”三级远程网 络病理会诊系统，向全国 13000 多家各级医疗机构提供病理诊断服务。公司病理医师队伍的 能力及规模、病理亚专科的综合诊断水平、组织和细胞学的样本规模处于国内领先水平。从公司的检验项目看，覆盖了从组织病理到分子病理数百个检测项目，组织病理包括常规的病 理检查与诊断和快速冰冻切片，前文分析市场渗透率大约为 19%；细胞病理完整覆盖了传统 的巴氏检测和新型的 TCT 检测，计算得市场渗透率大约为 8.8%；免疫组化应用较多为组织 化学染色法、免疫荧光技术等，推测市场渗透率为 10%左右。分子病理从公司披露信息看，主要应用的技术建立在 PCR 技术平台上，包括传统的 FISH、 荧光定量 PCR 技术，可提供覆盖 17 种癌种的 400 余项临床检测项目。同时公司也拥有高通 量测序平台，包括肺癌 26 基因 NGS 检测项目。此外，公司也与美国癌症基因组学领域的领 导者 PGDx 建立战略合作关系，重点将放在 TMB 和其他与肿瘤免疫治疗药物开发相关方面， 未来有望进军院外 TMB 和免疫治疗诊断检测市场。3.2.2 迪安诊断——IVD代理和服务企业，积极打造病理诊断团队与平台公司 5 年业绩复合增速在 30%以上。公司是以提供诊断服务外包为核心业务的第三方独立医 学诊断服务机构。2019 年半年度公司实现营业收入 39.94 亿元，同比增长 35.2%，13-18 年 复合增速为47.0%；实现归母净利润2.48亿元，同比增长21.6%， 13-18年复合增速为35.2%。公司依托国内领先的检验技术平台，以及中华病理学会及北美华人病理学会（USCAP）顶级 专家资源，拥有 100 余位国内外检验、病理、临床、研发专家队伍。病理中心专家团队成熟稳 定、老中青结合，凭借优质的实验室环境及硬件实施，凭借完善的物流运送机制、良好的运营 服务机制和精良的“数字切片”平台，倾力打造了一个由“基础病理诊断中心——高级病理诊 断中心——高级病理顾问团”组成的三级病理诊断和会诊平台，完善病理各亚专科的建制和学 科建设，强化病理诊断素养和诊断质量控制。（报告来源：西部证券）（如需报告请登录未来智库）

王新民 编译自Google Research Blog量子位·QbitAI 出品Google Brain技术主管Martin Stumpe和产品经理Lily Peng在官方博客上发表文章，描述了他们将深度学习用于病理检查的研究。这项工作由Google Brain和研究生命科学的兄弟公司Verily共同完成的。以下内容来自Google Research Blog诊断疾病时候，需要病理学家在检查患者的生物组织样品后给出诊断意见，这份诊断报告通常是疾病治疗中的黄金标准。特别是癌症，病理学家的诊断报告对患者的治疗具有十分深远的影响。对病理切片的检查是一项非常复杂的任务，只有通过多年的训练，具有丰富的专业知识以及经验，方能成为病理学家。即使通过这种高标准的训练，由不同病理学家对同一患者给出的诊断可能存在实质性差异，这可能导致误诊现象的产生。例如，在对于某些形式乳腺癌的诊断中，其病理一致性可以低至48％，这种情况同样存在于前列腺癌中。病理学家必须检查大量的信息来做出准确的诊断，所以结果缺乏一致性并不奇怪。同时他们还需要审查切片上可见的所有生物组织。然而，每个患者有许多病理切片，当以40X的放大倍数进行数字化时，一个病理切片将超过10万像素。想象一下，要试图观察多张千万像素级的照片，并且注意到照片里的每个像素点，这是一项多么艰巨的任务。这不仅仅是数据量的样本大小问题，往往时间有限也无法覆盖到每一个点。为了节约时间，提高诊断的一致性，我们创造了一个能够对病理学家工作流程进行补充的自动检测算法，来研究如何将深度学习应用于数字病理检查。我们使用的病理图片集是由Radboud大学医学中心提供的，同时也被用于2016 ISBI Camelyon Challenge1来训练对乳腺癌进行定位的算法，在数据集中，大多乳腺癌患者病情已经扩散到与乳房相邻的淋巴结。结果怎么样呢？我们通过训练好的GoogLeNet进行网络微调，用于训练执行病理组织检测任务的深度神经网络。尽管得到的肿瘤预测热学图存在噪声，但是已经可以像病理学家所做的一样，以不同的放大倍数来检查病理图像。我们通过实验表明，我们有可能训练一个深度网络模型，能够像病理学家一样具有专业的病理检测技术，同时有无限的时间来检查病理幻灯片。左：两个淋巴结的活体组织检测图像；中：经过深度网络模型进行肿瘤检测后的早期结果；右：模型的分析结果，可见目前的检测模型存在假阳性。实际上，该算法产生的病理预测热力图效果是不错的，肿瘤的定位准确率（FROC）已经达到了89％，而在没有时间约束的情况下，病理学家对肿瘤的定位正确率约为73%。其他课题组在同一数据集中的肿瘤定位上达到了81％的准确率，这个结果也表现地很好。让我们高兴地是，我们的模型泛化能力非常好，没有过拟合现象，当输入从不同的医院使用不同的扫描仪获得的图像集，也能较好地识别和标注。 关于这方面的详细工作，请参考文章《对千兆像素级的病理图像进行癌症转移检测》。论文地址（需要科学上网）： https://drive.google.com/file/d/0B1T58bZ5vYa-QlR0QlJTa2dPWVk/view△图中是淋巴结活体组织检测的特写图像。该组织包含乳腺癌转移现象以及巨噬细胞，其外观与肿瘤细胞相似，但是属于良性正常组织。结果显示我们的算法成功识别肿瘤区域（亮绿色），没有误标巨噬细胞。虽然目前模型的检测效果不错并且有提升空间，但是还有以下几点需要注意。1.像大多数指标一样，FROC定位评分并不完美。FROC分数的定义是，在每个病理切片中，预定义允许假阳性的个数后，得到所检测肿瘤的灵敏度。病理学家很少把正常细胞作为误认为是肿瘤细胞，上述73％的得分对应于73％的肿瘤灵敏度和零误认率。相比之下，我们模型的算法灵敏度增加的同事，也允许了更多的误认。对于每张病理幻灯片存在8个误认操作时，我们的算法灵敏度达到了92％。2.这些算法在执行病理检测时表现良好，但是不能检测病理幻灯片里的其他异常现象。但是病理学家可以在识别肿瘤细胞的同时，利用本身专业的系统知识，识别患者的炎症过程、自身免疫疾病或其他类型的癌症等。3.为了确保患者的最佳临床结果，我们可以利用算法的检测报告来辅助病理学家的判断工作。我们希望通过我们的算法能够提高病理学家的工作效率和诊断准度。一方面，病理学家可以通过检查排名最靠前的肿瘤预测区域（包括每个病理幻灯片多达8个假阳性区域）来降低其假阴性率（未识别肿瘤区域的百分比）。另一方面，这些算法可以使病理学家更容易和更准确地测量肿瘤大小，这是一个与预测相关的因素。训练识别模型只是将有趣的医学研究转化为现实产品里许多步骤中的第一步。从临床验证到监管批准，从“实验室到工厂”，还有很多工作仍需要完成 。我们已经在这个领域取得不错的研究成果，我们希望通过分享我们的工作，让更多人关注这个领域，加快在这个领域的研究工作。今天AI还搞了哪些大新闻？在量子位（QbitAI）公众号会话界面回复“今天”，看我们全网搜罗的AI新鲜资讯。比心~△扫码强行关注『量子位』追踪人工智能领域最劲内容

一个医生，在行医过程中，不论是针对哪一种疾病，都应该以《病理学》为基础，为病人提供疾病治疗方案。然而，疾病错综复杂，每一种疾病，通常都不是由一个单独的病因所引起，而是由于多种致病因素叠加起来，加上某种发病条件作为诱因，而引发疾病。所以，医生在给病人看病的过程中，要想仔细查明病人的病因和发病条件，往往有很大困难。所以，现在医生经常会跟病人说：目前你的疾病，病因不是很清楚，暂时没有有效的药物，你要吃药控制一下。这是一句非常不严谨、不科学的“医生常用语”。病因不是很清楚，如何判断疾病的发展？如何找到治疗办法？暂时没有有效的药物，那么用药控制的是什么？既然无效，用药的作用和意义在哪里？无效的药物的使用，是否给病人的身体带来负担，加重病情，或者引发其他疾病？“《病理学》是研究人体疾病发生的原因、发生机制、发展规律以及疾病过程中机体的形态结构、功能代谢变化和病变转归的一门基础医学课程。正因如此，《病理学》一直被视为是基础医学与临床医学之间的“桥梁学科”，充分表明了它在医学中不可替代的重要作用，这是由《病理学》的性质和任务所决定的。”《病理学》的学习，并非是医生的专利。每一个拥有自学能力的人，只要你热爱健康，具有科学的探索精神，都可以通过学习，进一步了解疾病，从而增加对待疾病的认识，了解身体与疾病的关系，明确生活方式、习惯、环境对疾病的影响，最大程度地采取措施，避免制造病因，发病条件，增加身体抗病能力。无论你是否是医生，是否具有行医执照，你都对自己的健康，负有不可推卸的责任。你所负的责任的价值，是其他人，包括任何专家医生都无法替代的。“疾病是一个极其复杂的过程。在病原因子和机体反应功能的相互作用下，患病机体有关部分的形态结构、代谢和功能都会发生种种改变，这是研究和认识疾病的重要依据。《病理学》（pathology）的任务就是运用各种方法研究疾病的原因（病因学，ethiology）、在病因作用下疾病发生发展的过程（发病学，pathogenesis）以及机体在疾病过程中的功能、代谢和形态结构的改变（病变，pathological changes），阐明其本质，从而为认识和掌握疾病发生发展的规律，为防治疾病，提供必要的理论基础。 ”龙德医学的思想，就是严格建立在《病理学》基础之上所发展出来的健康生活管理系统。通过对各种可能的致病因素的管理和控制，以及对于各种发病条件的管理与控制，通过每个患者自觉提高对自己健康的责任，主动进行生活方式、行为习惯、饮食心态等等的调整，使病人最大程度地获得康复的机会。所涉及的，不是疾病的治疗，而是个人生活管理的严格教练。是最终彻底获得健康摆脱疾病的根本之道。“《病理学》(Pathology)是用自然科学的方法，研究疾病的病因、发病机制、形态结构、功能和代谢等方面的改变，揭示疾病的发生发展规律，从而阐明疾病本质的医学科学。《病理学》既是医学基础学科，同时又是一门实践性很强的具有临床性质的学科，称之为诊断《病理学》(diagnostic pathology)或外科《病理学》(surgical pathology)。按照研究对象的不同，还可分为人体《病理学》和实验《病理学》”。“《病理学》的主要任务是研究和阐明：①病因学(etiology)，即疾病发生的原因包括内因、外因及其相互关系；②发病学(pathogenesis)，即在病因作用下导致疾病发生、发展的具体环节、机制和过程；③病理变化或病变(pathological change 或lesion)，即在疾病发生发展过程中，机体的功能代谢和形态结构变化以及这些变化与临床表现(症状和体征)之间的关系——临床病理联系(clinical pathological correlation)；④疾病的转归和结局等。《病理学》为掌握疾病的本质，疾病的诊断、治疗和预防奠定科学的理论基础。而诊断《病理学》的主要任务是研究人类各种疾病的病变特点，从而做出疾病的《病理学》诊断和鉴别诊断，直接为临床防治疾病服务。——人民卫生出版社《病理学》第六版。“现代《病理学》吸收了当今分子生物学的最新研究方法和取得的最新成果，使《病理学》的观察从器官、细胞水平，深入到亚细胞、蛋白表达及基因的改变。这不仅使《病理学》的研究更深入一步，同时也使《病理学》的研究方法渗透到各基础学科、临床医学、预防医学和药学等方面”没有一种疾病是从天而降，无端端成为你的麻烦的。也许，我们无法非常精准地把每一种原因都分级、分类、分科进行研究，但是，很肯定的是，如同世界卫生组织所公布的那样，我们清楚地知道，除了环境因素和极少数遗传和先天的因素之外，大部分的慢性疾病都和生活方式不当有关。那么，从一个广义的角度去看，至少，重新优化生活方式，消除对身体不利的那一部分，增强对身体有利的那一部分，就一定可以从某种程度上帮助病人缓解疾病，甚至摆脱疾病恢复健康。因为按照《病理学》的理论，任何一种疾病，只要缺少病因，或者缺少发病条件，疾病就无法发生，也不会发展。这一《病理学》的结论，给予我们广阔的天空去施展，仅仅是通过这一个路径，我们就有更多的机会，来支持那些需要健康的人们，获得新的可能性。主动地教育患者，并使得患者自己自觉自发地担当健康的责任，对自身的行为进行筛选管理，并通过训练，删除对身体不利的，锻炼对身体有利的。随着时间的积累，获得康复的可能性，逐渐放大。我们坚持认为，每一种慢性疾病都存在着康复的可能。未知的治疗手段，不应该作为一种结论公布给患者。医疗的局限，必须科学地面对。医院和医生仅仅担负了协助控制疾病的一小部分，而患者自己，参与到整个治疗过程中来，主动进行全方位的，整体的健康管理，必定为获得康复，创造生机，提供最大化的可能性。点击↓↓↓，更多的内容在等你哟~~