5張細(xì)胞載玻片同時(shí)進(jìn)入一體機(jī)，3分鐘內(nèi)出報(bào)告。這是7月2日上午，記者在西安一家醫(yī)院的病理科看到的一幕。

　　原本需要病理醫(yī)生逐幀觀察的細(xì)胞形態(tài)，AI系統(tǒng)會(huì)以熱力圖的形式標(biāo)注可疑區(qū)域，并迅速出具系統(tǒng)報(bào)告。歷時(shí)8年研發(fā)，西安交大李奇靈教授團(tuán)隊(duì)國(guó)際首創(chuàng)的這套“子宮內(nèi)膜細(xì)胞學(xué)篩查人工智能輔助診斷系統(tǒng)”已完成了從實(shí)驗(yàn)室到臨床應(yīng)用的“最后一公里”，探索出一條“醫(yī)工交叉、校企協(xié)同、醫(yī)院驗(yàn)證”的產(chǎn)學(xué)研一體化創(chuàng)新路徑。

　　臨床需求拋出課題

　　錨定“子宮內(nèi)膜細(xì)胞篩查全過(guò)程產(chǎn)品”

　　“子宮內(nèi)膜癌公眾知曉率低，但在女性群體中的發(fā)病率卻不低，且呈逐年上升的趨勢(shì)，隨著子宮內(nèi)膜癌發(fā)病率和死亡率的逐年升高，篩查迫在眉睫。”提起研發(fā)“子宮內(nèi)膜細(xì)胞篩查全過(guò)程產(chǎn)品”的緣起，李奇靈教授說(shuō)，早期患者可通過(guò)規(guī)范的細(xì)胞學(xué)篩查實(shí)現(xiàn)早診早治，有機(jī)會(huì)保住患者的生育能力、內(nèi)分泌功能和生活質(zhì)量。

　　“現(xiàn)實(shí)情況是，因子宮內(nèi)膜細(xì)胞學(xué)篩查存在取樣難、診斷難、病理醫(yī)師缺乏等三大痛點(diǎn)問(wèn)題，無(wú)法大規(guī)模篩查。接診患者中不乏這樣的病例：36歲的王女士尚未生育過(guò)，因一次異常出血就醫(yī)發(fā)現(xiàn)子宮內(nèi)膜癌，不得不切除子宮和卵巢，失去生育能力和內(nèi)分泌功能，最終錯(cuò)失最佳治療窗口。”李奇靈說(shuō)，針對(duì)這些難點(diǎn)和痛點(diǎn)，她已經(jīng)持續(xù)關(guān)注并投身研發(fā)十多年。

　　傳統(tǒng)篩查方法中，首當(dāng)其沖的是“取樣難”。超聲只能提示內(nèi)膜增厚，但無(wú)法區(qū)分良性增生或癌變。李奇靈教授說(shuō)，診刮術(shù)需要手術(shù)操作、創(chuàng)傷大、需麻醉、體驗(yàn)差，可能因取樣誤差錯(cuò)過(guò)病灶，存在漏診風(fēng)險(xiǎn)。

李奇靈教授在手術(shù)中。受訪者供圖

　　業(yè)內(nèi)相關(guān)專家認(rèn)為，子宮內(nèi)膜細(xì)胞學(xué)篩查是最佳路徑，細(xì)胞學(xué)篩查面臨的首要問(wèn)題就是取樣。李奇靈研發(fā)的一款新型子宮內(nèi)膜取樣刷——“Li刷”(Li Brush)，經(jīng)西安美佳家醫(yī)療科技有限公司的工程師們數(shù)年不斷優(yōu)化已經(jīng)面世。這個(gè)細(xì)小的一次性倒錐形取樣器以無(wú)痛、高效、安全的特點(diǎn)改變了患者篩查體驗(yàn)感，并獲得國(guó)家專利證書。目前，“Li刷”已經(jīng)成功應(yīng)用于臨床，數(shù)據(jù)顯示其取樣成功率超95%，且病理檢測(cè)準(zhǔn)確性與傳統(tǒng)診刮相當(dāng)。

　　“Li刷的出現(xiàn)，讓子宮內(nèi)膜癌篩查不再令人恐懼。”北京大學(xué)附屬人民醫(yī)院王建六教授說(shuō)。李奇靈表示，團(tuán)隊(duì)正在致力于推動(dòng)該技術(shù)納入基層醫(yī)療體系，“希望未來(lái)女性在社區(qū)醫(yī)院就能享受無(wú)痛、高效的篩查服務(wù)”。取樣問(wèn)題解決后，李奇靈團(tuán)隊(duì)又接續(xù)研發(fā)了SHI標(biāo)本制片系統(tǒng)，攻克了傳統(tǒng)制片方式子宮內(nèi)膜細(xì)胞學(xué)篩查中“制片難”的問(wèn)題。

　　“解決了‘取樣難’和‘制片難’，還面臨診斷難(最難)這一問(wèn)題。”李奇靈說(shuō)，病理診斷被稱為“金標(biāo)準(zhǔn)”，但一個(gè)合格的細(xì)胞病理醫(yī)生需要5-8年培養(yǎng)，每天看片8小時(shí)，最多處理50例樣本。團(tuán)隊(duì)經(jīng)過(guò)調(diào)研發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)人工閱片依賴醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)，涂片厚薄不均、細(xì)胞重疊等問(wèn)題都容易影響診斷準(zhǔn)確性。“我們急需一個(gè)‘不會(huì)累、看得準(zhǔn)、學(xué)得快’的輔助工具。”李奇靈說(shuō)。

　　臨床問(wèn)題不能僅靠醫(yī)學(xué)領(lǐng)域單打獨(dú)斗，必須借助工科的技術(shù)力量。在一次醫(yī)工交叉論壇上，李奇靈將這一難題拋了出來(lái)。電信學(xué)部自動(dòng)化學(xué)院鐘德星教授團(tuán)隊(duì)現(xiàn)場(chǎng)回應(yīng)，其團(tuán)隊(duì)在人工智能與醫(yī)學(xué)影像分析領(lǐng)域深耕多年，愿意和李奇靈團(tuán)隊(duì)一起組建聯(lián)合攻關(guān)組，解決這個(gè)難題。

　　跨學(xué)科創(chuàng)新碰撞

　　一場(chǎng)醫(yī)工交叉聯(lián)合攻關(guān)的生動(dòng)實(shí)踐

　　臨床醫(yī)學(xué)的精準(zhǔn)需求遇上人工智能技術(shù)，一場(chǎng)跨越學(xué)科的創(chuàng)新碰撞，一場(chǎng)醫(yī)工合作的生動(dòng)實(shí)踐火熱展開。

　　據(jù)西安交大相關(guān)負(fù)責(zé)人介紹，在國(guó)家醫(yī)學(xué)中心、區(qū)域醫(yī)療中心和國(guó)家醫(yī)學(xué)攻關(guān)產(chǎn)教融合平臺(tái)支持下，聯(lián)合攻關(guān)團(tuán)隊(duì)從子宮內(nèi)膜細(xì)胞醫(yī)學(xué)圖像入手，結(jié)合人工智能和醫(yī)學(xué)影像分析技術(shù)，克服醫(yī)學(xué)圖像樣本少、標(biāo)注難、個(gè)體差異大等難題，提出了多種先進(jìn)的子宮內(nèi)膜癌計(jì)算機(jī)輔助診斷方法，提高了診斷效果。

　　研發(fā)過(guò)程中，李奇靈團(tuán)隊(duì)提供了上萬(wàn)例標(biāo)注精準(zhǔn)的臨床病例數(shù)據(jù)，在中國(guó)科學(xué)院史桂芝教授團(tuán)隊(duì)的共同參與下，詳細(xì)解讀子宮內(nèi)膜細(xì)胞的形態(tài)特征、癌變規(guī)律，為AI系統(tǒng)搭建“醫(yī)學(xué)認(rèn)知框架”;鐘德星團(tuán)隊(duì)則發(fā)揮算法優(yōu)勢(shì)，設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)模型，讓計(jì)算機(jī)“看懂”細(xì)胞涂片，通過(guò)反復(fù)訓(xùn)練優(yōu)化，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)異常細(xì)胞的高靈敏度識(shí)別。

　　經(jīng)過(guò)反復(fù)試驗(yàn)和優(yōu)化，團(tuán)隊(duì)成功研發(fā)出國(guó)際首創(chuàng)的子宮內(nèi)膜癌篩查AI輔助診斷系統(tǒng)，能精準(zhǔn)識(shí)別混雜背景中的異常細(xì)胞，有效緩解了臨床工作中細(xì)胞學(xué)診斷難及細(xì)胞病理科醫(yī)生奇缺的“卡脖子”難題，破解了長(zhǎng)期困擾婦科腫瘤早篩的診斷瓶頸。

子宮內(nèi)膜癌篩查人工智能輔助診斷系統(tǒng)由西安美佳家醫(yī)療科技有限公司落地轉(zhuǎn)化。受訪者供圖

　　“王阿姨，報(bào)告顯示，您的子宮內(nèi)膜細(xì)胞學(xué)檢查結(jié)果正常，但結(jié)合血清標(biāo)志物數(shù)據(jù)，建議每年定期復(fù)查。”在一家醫(yī)院婦科門診，王女士手握一份篩查報(bào)告，懸著的心終于落地。這份讓她安心的報(bào)告背后就是“子宮內(nèi)膜細(xì)胞學(xué)篩查人工智能輔助診斷系統(tǒng)”的“功勞”，讓子宮內(nèi)膜癌這個(gè)“難篩、漏篩”的“沉默殺手”無(wú)處遁形。

　　據(jù)了解，“子宮內(nèi)膜癌篩查人工智能輔助診斷系統(tǒng)”已由西安美佳家醫(yī)療科技有限公司落地轉(zhuǎn)化，并成功獲批子宮內(nèi)膜細(xì)胞醫(yī)學(xué)圖像分析系統(tǒng)二類醫(yī)療器械注冊(cè)證。這是全球首例獲批的子宮內(nèi)膜細(xì)胞圖像分析相關(guān)的二類注冊(cè)證。在實(shí)際應(yīng)用中，這套AI系統(tǒng)展現(xiàn)出驚人實(shí)力：對(duì)早期癌變細(xì)胞的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)95%，閱片速度是人工的20倍，且能穩(wěn)定輸出標(biāo)準(zhǔn)化診斷結(jié)果，有效彌補(bǔ)了不同級(jí)別醫(yī)院診斷水平的差異。目前，該系統(tǒng)已在廣東、北京、陜西、河南、新疆等地的20余家醫(yī)院落地應(yīng)用。“AI不是替代醫(yī)生，而是成為醫(yī)生的‘超級(jí)助手’。”李奇靈表示，這項(xiàng)技術(shù)突破，不僅推動(dòng)子宮內(nèi)膜癌篩查進(jìn)入智能化時(shí)代，更助力優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉，為女性健康筑起更堅(jiān)實(shí)的防線。

　　形成閉環(huán)創(chuàng)新鏈條

　　產(chǎn)學(xué)研合作育人結(jié)出碩果

　　在合作過(guò)程中，李奇靈團(tuán)隊(duì)和鐘德星團(tuán)隊(duì)共同指導(dǎo)研究生開展交叉課題研究，學(xué)生既深入臨床學(xué)習(xí)病理知識(shí)，又參與算法編程，形成了“臨床需求—技術(shù)研發(fā)—臨床驗(yàn)證”的閉環(huán)創(chuàng)新鏈條，在產(chǎn)學(xué)研合作育人方面取得喜人成績(jī)。

　　“我參與了項(xiàng)目二期臨床研究中的一個(gè)小環(huán)節(jié)——臨床取樣、追溯病理結(jié)果等?；谠趫F(tuán)隊(duì)中的實(shí)踐，我完成了以‘子宮內(nèi)膜人工智能圖像識(shí)別系統(tǒng)的有效性’為主題的畢業(yè)論文。”李奇靈教授的研究生、寶雞市人民醫(yī)院婦科醫(yī)生尹盼月告訴記者，她最大的收獲是在參與產(chǎn)學(xué)研合作過(guò)程中，逐漸建立起臨床科研思維，學(xué)會(huì)從臨床現(xiàn)象中提煉科研問(wèn)題，促使她不再僅滿足于“治好眼前的病”，更會(huì)思考“如何讓更多患者受益”，同時(shí)也提升了她的跨學(xué)科整合能力，拓展了認(rèn)知邊界。

　　李奇靈教授團(tuán)隊(duì)成員梁冬鑫博士，現(xiàn)就職于西安交通大學(xué)第一附屬醫(yī)院。“當(dāng)時(shí)我的相關(guān)課題遇到了瓶頸，就和老師討論通過(guò)醫(yī)工交叉來(lái)解決。踏進(jìn)理化實(shí)驗(yàn)室剛開始很難，基礎(chǔ)的專業(yè)名詞對(duì)我來(lái)說(shuō)都是陌生的，再加上醫(yī)學(xué)與理工科之間思維的差異，在溝通上可能就各講各的，還都無(wú)法理解對(duì)方提出的問(wèn)題。”梁冬鑫告訴記者，李奇靈教授就頻繁地組織團(tuán)隊(duì)內(nèi)外相關(guān)學(xué)科的教授，如鐘德星教授、吳彪教授、吳春生教授等人開研討會(huì)，提出問(wèn)題、答疑、反復(fù)進(jìn)行充分討論，加上大量查閱相關(guān)文獻(xiàn)及科研資料，以及相關(guān)學(xué)科同學(xué)和老師們的傾囊相授，梁冬鑫的科研思維逐漸在醫(yī)學(xué)思維基礎(chǔ)上加開了“理工科副本”。最終，團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)出了既能滿足臨床需求又具備可行性的課題，并把課題開展起來(lái)。“當(dāng)醫(yī)學(xué)的‘痛點(diǎn)’遇上工程的‘利器’，果然能激發(fā)出意想不到的創(chuàng)新火花，最終實(shí)現(xiàn)了臨床需求+科研攻關(guān)+人才培養(yǎng)的閉環(huán)。我最大的感受是在科研這條路上，一定要多查多問(wèn)多做，不要畏難，不要偷懶，踏踏實(shí)實(shí)做下去。”梁冬鑫說(shuō)。

　　“產(chǎn)學(xué)研不是簡(jiǎn)單的‘1+1’，而是讓臨床智慧與技術(shù)創(chuàng)新相互滋養(yǎng)。”鐘德星教授坦言，合作中最珍貴的是兩個(gè)團(tuán)隊(duì)形成的“共同語(yǔ)言”——醫(yī)生學(xué)會(huì)用數(shù)據(jù)思維描述問(wèn)題，工程師則更懂臨床場(chǎng)景的實(shí)際需求。這種深度融合，正是破解醫(yī)學(xué)難題、推動(dòng)技術(shù)落地的關(guān)鍵。

　　此次科研突破為子宮內(nèi)膜癌篩查提供了“中國(guó)方案”。西安交通大學(xué)國(guó)家技術(shù)轉(zhuǎn)移中心技術(shù)經(jīng)理人張瑋說(shuō)，這一項(xiàng)目在陜西股權(quán)交易中心(西部創(chuàng)新港)服務(wù)中心掛牌后，將加速科研成果的技術(shù)轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)升級(jí)，為后續(xù)研發(fā)注入強(qiáng)勁動(dòng)力。

　　文/記者 任娜