12月9日，中山大学隶属第三医院耳鼻咽喉头颈外科杨钦泰教授（通讯作者）团队，联合清华珠三角研讨院韩蓝青教授（一起通讯作者）、任勇研讨员（一起榜首作者）、中山大学隶属第三医院病理科陈健宁教授（一起榜首作者），以及中山大学隶属榜首医院孙悦奇教授、中山大学隶属第五医院洪海裕教授等，在世界过敏与变态反应范畴排名榜首的威望期刊《过敏与临床免疫学杂志》(The Journal of Allergy and Clinical Immunology, IF = 14.11)在线宣布了最新研讨效果《Expert-level Diagnosis of Nasal Polyps Using Deep Learning on Whole-slide Imaging》。
鼻息肉不同的病理类型预后差异显着，其间以嗜酸性粒细胞型鼻息肉最难诊治，对其病理分型有利于个体化精准医治和预后。现有鼻息肉病理确诊分型办法是根据患者病理切片，在数千个高倍视界中随机选取10个进行评价和确诊的，抽样导致准确性存在偏倚。若经过病理医师进行全片（全数据）计数和评价能够尽或许的避免这种差错，但工作量非常大，且底层医院难于展开。跟着近年来深度学习（AI）和数字病理的高速开展，将两种技能进行交融能够完美的处理这一系列问题。
AICEP原理图
团队首要成员（吴庆武、邓慧仪、郑瑞、黄雪琨、袁联雄等）回忆性收集了我院1465张鼻息肉玻片，筛选出195张进行全片扫描和数字化，由病理专家组进行ROI符号并生成了26589个1000*1000分辨率的高倍视界，根据深度学习技能搭建了全球榜首个鼻息肉病理AI确诊渠道（AICEP）。
接下来研讨人员运用AICEP别离对中山三院12名患者，中山一院和五院的16名患者进行内部验证和外部验证，得到的确诊效果与患者实践效果完全共同，而选用现有病理医师随机抽取10个视界的办法来进行确诊则别离有2名和4名患者或许存在漏诊或误诊，显现了AICEP优异的敏感性和特异性，且具有较好的外部泛化才能。
在可解释性方面，团队选用特征可视化技能对嗜酸性粒细胞与非嗜酸性粒细胞进行了特征区别，效果与病理形态学确诊特征共同。一起，团队成员还对确诊耗时进行了比较，选用现有病理医师随机抽取10个视界的办法计数和确诊一个鼻息肉患者均匀需求12.7分钟，病理医师若进行全片视界进行完好计数和确诊均匀需求148.6分钟，而AICEP进行一个全片确诊只需求5.4分钟，大大节省了时刻本钱和人力本钱。下一步，AICEP渠道将进行云化及模块化，经过云渠道将专家级的鼻息肉病理确诊水平拓宽到底层医疗机构。
该效果也是中山大学隶属第三医院与清华珠三角研讨院自2019年4月联合建立粤港澳大湾区首个“医学人工智能中心”后的又一研讨效果。该医学人工智能中心根据中山大学隶属第三医院“一体两翼、三城四院”开展格式下丰厚的医疗资源，多个学科群的优势和特征以及清华珠三角研讨院、清华大学在人工智能范畴的技能优势，着力建造三大渠道：医疗印象辅佐治疗渠道、人工智能技能服务渠道、专业方面技能人才训练渠道。方案5年内将该中心打造成粤港澳大湾区医学人工智能使用的演示基地。
整体作者：吴庆武、陈健宁、邓慧仪、任勇、孙悦奇、王玮豪、袁联雄、洪海裕、郑瑞、孔维封、黄雪琨、黄贵芳、王伦基、张雅娜、韩蓝青、杨钦泰
论文链接：
https://doi.org/10.1016/j.jaci.2019.12.002
（本研讨得到中山大学隶属第三医院大数据中心、医学人工智能中心及病理科邵春奎教授团队的大力支持，特此称谢！）
供稿：杨钦泰
修改：叶张翔
初审：甄晓洲
审阅：周晋安
审定发布：丘国新戎利民
