2021年4月15日-18日，由中国抗癌协会肿瘤病理专委会,同济大学附属上海市肺科医院、复旦大学附属肿瘤医院共同举办的国家级医学继续教育项目《肺和纵隔病理鉴别诊断及新进展》暨胸部肿瘤病理诊断国际高峰论坛顺利召开。
本次会议采用线上论坛与线下展台相结合的形式，聚焦胸部肿瘤病理诊断中的热点和难点，邀请国内外知名专家探讨人工智能病理辅助诊断最新进展。期间精彩病例展示、各种新技术和新形式引发专家热烈讨论，不断碰撞出激动人心的思想火花。
会上，复星杏脉战略合作专家——复旦大学附属肿瘤医院病理科主任医师、博士生导师李媛教授分享了与我司协作开发的PD-L1人工智能辅助系统。她指出：“有效筛选PD-1/PD-L的潜在获益人群为PD-1抗体实现免疫治疗的关键。基于深度学习的非小细胞肺癌PD-L1免疫组化自动评估体系是基于人工智能的计算机辅助诊断系统，在人工智能辅助下精准计算PD-L1免疫组化染色比例，为免疫治疗助力。”
PD-L1是目前循证医学证据最充分的、临床应用最广泛的免疫治疗标志物。PD-L1表达水平可作为一种免疫治疗预测及预后标志物，用于筛选肺癌免疫治疗的潜在获益人群及预测疗效。准确可靠的PD-L1判读及判读结果至关重要。
但是，不同免疫组化抗体的判读标准及相应的阳性阈值存在差异以及难度不一，这对PD-L1检测实践及结果判读带来挑战。同时，国内病理医生缺口严重，尤其基层医院更为匮乏。据《2015 国家病理科医疗质量报告》统计，2014 年仅有0.9%的病理医生分配在一级医院，平均每百张床位仅 0.02名病理医生、作为基础学科，病理科会直接影响到基层医院各类疾病的诊断和治疗水平。而且，相比较于其他医技科室，病理科诊断自动化程度低、诊断时间更长，需要更多专业人力投入。
面临这一系列行业痛点，复星杏脉凭借丰富的医疗产业生态资源及一流的研发团队，与李媛教授的研究团队强强联手，共同探讨深挖出一套基于深度学习的非小细胞肺癌PD-L1免疫组化自动评估体系，以应对这一系列的困境。
该系统依托人工智能深度学习网络进行分割与配准，实现自动识别肺癌PD-L1免疫组化染色切片中各种组织细胞成分，并进行精确分隔及计算提高肿瘤生物标志物诊断的定量化诊断水平，使其具有与病理医生视觉评分相似的准确性，同时还确保评分的客观性和可重复性，最终能在临床工作中用计算机辅助系统来减少病理医生的工作负荷及主观判读带来的误差，提供精确数据辅助医生进行诊断、制定后续治疗方案，同时更好地筛选免疫治疗潜在获益人群。
#### 两大亮点
在演讲的最后，李媛教授指出：“PD-L1免疫组化自动计算人工智能辅助诊断是以PD-L1智能检测为切入点，长远来看也是一项惠产、惠民、惠医的伟工程，感谢复星杏脉优质的科研团队，以人工智能技术促进肿瘤全周期诊疗技术创新，提升病理行业诊断、预后评估、免疫治疗等研究水平。”