數位病理把切片變Google地圖，病理醫師從4重點洞悉腫瘤特性，逐漸改變診療流程

病理檢查的核心工作，在於分析人體組織及細胞的變化，作為臨床診斷治療的依據。病理檢查技術本身也持續演進，近年已出現新型的影像處理技術，簡單來說，可以使整塊組織檢體呈現透明狀態，再透過多角度拍攝與影像重建，建立接近原始結構的三維影像模型。

 

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數位病理，把切片變Google地圖

想知道數位病理在臨床現場怎麼運作，癌症是一個有代表性的例子。

每位癌症病人在接受檢查後，臨床醫師都會收到一份由病理科醫師簽發的病理診斷報告，報告中記錄癌細胞種類、組織變化、基因變異及相關生物標記等資訊，是醫師規劃治療策略的重要依據。

臨床醫師負責評估病情與安排治療，病理醫師的角色則是疾病的「分析者」，透過檢視細胞和組織變化，提供腫瘤特性的關鍵資訊，協助醫療團隊掌握疾病樣貌。

病理科的日常工作涵蓋各類檢體分析，包括手術切除組織、切片檢體、胸水、腹水以及抹片等。經過固定、染色等製作玻片的程序後，病理醫師利用顯微鏡觀察細胞型態和組織結構。近年逐漸普及的癌症基因檢測，也多由病理部門負責執行。【「預後不佳」等於沒救了？讀懂影響預後的3大關鍵因子，拿回治療主動權】

從病理診斷角度觀察腫瘤，會評估4項重點

1.細胞型態的改變

正常細胞具有固定外形和結構，如果細胞發生癌化，細胞核大小、形狀及細胞外觀都可能出現變化。若癌細胞仍保留較多正常細胞特徵，稱為分化程度較高；若外觀與正常細胞差異明顯，則屬於分化程度較低，通常代表腫瘤細胞惡性度高、生長和擴散速度較快。

2.組織排列是否失序

健康組織中的細胞排列具有規律性，癌細胞增生時，原有結構逐漸遭到破壞，細胞排列變得雜亂。病理醫師會藉由觀察組織架構的改變程度，評估腫瘤特性。

3.是否出現浸潤現象

惡性腫瘤具有向四周組織擴散的能力，當癌細胞突破原有範圍並侵入鄰近組織時，病理切片裡會看到正常組織和腫瘤組織交錯在一起，界線變得模糊，這現象稱作「浸潤」，浸潤情況也是評估疾病嚴重度的重要依據。

4.特殊分子標記表現

病理實驗室可以透過不同染色技術，讓細胞中特定蛋白質或分子呈現出顏色，這些標記有助於辨識癌症類型，也能提供治療選擇與預後評估的重要資訊。

將病理切片轉化為數位資料的好處

走進現代病理實驗室，可以看見玻片掃描設備運作，一張張病理玻片經過高解析度掃描後，轉換成數位影像檔案，儲存在電腦系統中。

透過數位病理平台，病理醫師能在螢幕上自由放大、縮小影像，不再只依靠顯微鏡觀察切片。其操作方式有些類似電子地圖，使用者可從整體組織結構逐步放大到單一細胞層級，觀察更多細節。

數位化以後，人工智慧技術也開始參與病理分析流程。

病理判讀需要高度專業訓練，但部分評估項目仍存在一定程度的人為差異。例如Ki-67是一種在細胞分裂期間出現的蛋白質，可用來評估腫瘤的細胞生長活性，帶有Ki-67標記的細胞比例越高，通常代表腫瘤增生速度越快。

過去進行評估時，病理醫師需要靠肉眼計算帶有標記的陽性細胞數量，算出陽性細胞佔比。如果計算數百甚至上千個細胞，不僅耗費時間，也可能因人員判讀方式不同而產生差異。

導入AI以後，系統能在短時間內完成大量細胞計數，例如影像中的2000個細胞裡，有多少帶有Ki-67標記，並提供準確的比例數據。系統可快速完成估算，降低人力負擔。

另一項常見應用是攝護腺癌分級，病理醫師會根據顯微鏡觀察結果計算格里森分數（Gleason Score），格里森分數是一套按照組織型態變化來給分的方法，用以評估攝護腺腫瘤的細胞惡性度。由於判讀組織型態涉及專業和經驗判斷，不同醫師之間可能出現些許差異。

人工智慧系統經過大量資料訓練後，可以先完成初步分析，提供一致性的量化結果。最終診斷仍由病理醫師負責確認，但AI能協助降低重複性工作，並提供額外參考資訊。【癌症基因檢測怎麼做才不會白花錢？何時是最佳時間點？3種情況不建議立即檢測】

數位病理，帶來診療程序改變

數位病理的影響不僅侷限於病理科，也逐漸改變整體癌症診療流程。

1.提升跨科討論效率

現代癌症治療仰賴多專科團隊合作，外科、腫瘤內科、放射腫瘤科、影像醫學科及病理科等專業人員，需要共同討論病人的診斷與治療方向。

過去如果要在會議中展示病理切片，工作人員必須先調閱玻片，再挑選出其中幾張具有代表性的影像提供討論，因為總不可能要求在座人士們把所有玻片一張一張看完。當討論的病人數量增加，準備時間也隨之大幅拉長。

數位化以後，醫療團隊可直接在系統中開啟完整病理影像，不受實體玻片數量限制。與會醫師能同步查看病理分析結果和組織細節，有助於更全面掌握患者的病情。

2.促進醫療機構間的資料交換

病人因轉診或尋求第二意見而更換醫療院所時，病理資料的移轉十分重要。

過去必須填表申請寄送實體玻片，不僅需要額外行政作業，運送過程中也可能會損壞。隨著數位病理普及，病理影像轉換成電子檔案保存和傳輸，大幅提升資料交換效率。

對醫療團隊而言，取得病理資料的速度更快；對病人而言，也能減少等待申請和往返奔波的時間成本。

數位病理技術和AI的結合，正在改變病理診斷的工作模式。病理醫師仍是最終診斷的核心角色，不過透過數位工具協助，分析流程更有效率，資訊共享也更便利。隨著資料累積與演算法持續進步，未來病理診斷有機會提供更精細的量化資訊，成為精準醫療的關鍵基礎。【黃仁勳喊話：別只學寫程式！「數位生物學」5大應用，正在改寫癌症與未來醫療】

(本文轉載自【醫新知】，原文請點此）

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責任編輯： 梁惠明

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