病理诊断是肺癌诊疗的“金标准”。然而，传统的显微镜下诊断依赖于病理医生的经验和主观判断，存在一定差异。数字病理与人工智能（AI），特别是深度学习（Deep Learning） 技术的结合，正在病理学领域引发一场静悄悄的革命，从诊断、分型到预后预测，全方位提升肺癌病理的精准度与效率。

AI赋能肺癌病理的核心领域

1. 精准诊断与分型：

· 组织亚型分类：AI模型能够以极高的准确率区分肺腺癌、肺鳞癌、小细胞肺癌等主要类型。它通过学习数十万张标注好的病理切片，识别出人眼难以量化的微观模式特征。

· 识别罕见与疑难病例：AI可以作为病理医生的强大辅助，提醒关注可能被忽略的罕见成分（如肉瘤样癌、淋巴上皮瘤样癌），减少漏诊。

· 胸膜侵犯判断：对于判断预后又关键又困难的胸膜侵犯，AI可以通过分析肿瘤与胸膜关系的复杂结构，提供客观、可重复的评估。

2. 肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）的定量分析：

· TILs的密度、位置和组成是重要的免疫生物标志物。人工评估费时且不精确。AI可以自动识别、计数TILs，并精确描绘其空间分布（如位于肿瘤核心、边缘或间质），为免疫治疗提供更精准的预测信息。

3. 预测驱动基因突变：

· 这是AI在肺癌病理中最令人振奋的应用之一。研究发现，肿瘤的形态学特征与其背后的分子改变存在关联（“ genotype-phenotype linkage ”）。

· AI模型能够直接从常规H&E染色切片中，以显著高于随机水平的准确率预测EGFR， KRAS， STK11等基因的突变状态，甚至预测PD-L1表达水平。这为无法进行基因检测或等待结果时间长的患者提供了一个快速的、低成本的预筛工具。

4. 预后预测与风险分层：

· AI能够从整个切片中提取数百个甚至数千个形态学特征（如细胞核形状、大小、纹理、组织结构复杂性等），构建出超越传统TNM分期和组织学分型的预后预测模型。这些“数字生物标志物”能更精细地划分患者的复发风险，指导辅助治疗决策。

技术流程与挑战

· 流程：将玻璃病理切片通过全切片扫描仪转化为高分辨率的数字图像 -> 使用训练好的AI模型进行分析 -> 为病理医生提供定量数据和决策支持。

· 挑战：

· 数据质量与标注：需要大量高质量、经过专家精准标注的数据来训练模型。

· 算法泛化能力：模型在不同医院、不同扫描仪、不同制片流程下的表现需要验证和优化。

· 法规与临床整合：AI作为医疗器械的审批路径，以及如何将其无缝、高效地整合到病理科的日常工作流中。

· 医AI协作：AI的目标不是取代病理医生，而是作为其“超级助手”，最终的诊断权和临床决策权仍在医生手中。

未来展望

未来的病理科，AI将承担初筛、定量分析和风险提示等重复性、计算性工作，而病理医生则将精力集中于复杂病例的最终诊断、与临床的沟通以及科研创新。AI与病理的结合，正将病理学从一门经验性的形态学艺术，转变为一门基于大数据和定量分析的精准科学，最终推动肺癌诊疗进入一个全新的智能时代。