威里利的自动病理诊断系统揭秘

威里利生命科技的增强病理诊断系统，可以说是软件在医疗领域最初的尝试，软件的研发已经开始涉足病理学核心功能，标志着软件已经向着诊断癌症的方向进军。

集微网消息，病理学是与疾病的研究和诊断相关的医学学科。最常见的病理学涉及体液、组织和细胞样本的分析和检查。作为一般调查和研究的领域，病理学涉及疾病的四个方面：病因学、发病机理、形态变化和形态变化的后果。

病理学领域可以追溯到古代。许多早期社会通过解剖以及检查对生物条件有了基本的了解。在希腊的古希腊时期，人类文化中出现了疾病的因果研究。随着时间的推移，通过病理学人类对疾病的理解继续逐步推进，例如病理学的许多进步归因于中世纪的伊斯兰教时代。

然而，随着微生物学的出现，现代病理学在1800年代后期才作为一个独特的研究领域出现。现在病理学是一种分为许多子学科的主要的医学实践。在所有这些子学科中，对检查病理学家的工作有第二意见有助于消除错误的诊断。消除病理学中的诊断错误可以导致更健康的人群并减少病理学家的责任风险。

为了实现上述过程的自动化，威里利在17年8月9日申请了一项名为“增强病理诊断”的发明专利（申请号为：201780049448.4），申请人为威里利生命科学有限责任公司。

根据目前公开的专利资料，让我们一起来了解一下这项病理诊断系统吧。

如上图所示为用于病理诊断的系统，系统包括：显微镜101、数字相机103、麦克风105、屏幕107、处理装置109、网络111、存储装置123、扬声器125、第一机械到电换能器113以及第二机械到电换能器115。

用户用显微镜观察放大的病理样本，显微镜放大病理样本以形成放大的病理图像，同时用光学地耦合到显微镜的数字相机记录放大的病理图像，数字相机电耦合到处理装置 (例如台式计算机、服务器等)以发送放大的病理图像到处理装置。

处理装置将放大的病理图像与病理数据库中包括的参考病理图像进行比较，以识别放大的病理图像中的一个或多个感兴趣区域(例如屏幕上的轮廓部分131)。如果在放大的病理图像中存在感兴趣区域，则系统可以向用户警告感兴趣区域。

响应于识别到感兴趣区域，该警报可以是音频警报(例如来自扬声器的语音说“在图像的左下角看可能有癌症”)、视觉警报(例如在屏幕上突出显示感兴趣区域131)、或者触觉警报(例如振动显微镜101的镜台)，具体的演示情况如下图所示。

如图所示为病理学家使用系统可能经历的情况，图像301是病理学家在通过显微镜查看时可能看到的内容，图像被投影到屏幕107上。在检查病理样本几分钟之后，扬声器可以输出几个语句，如语句(让病理学家知道他们越过了载玻片上有可能的感兴趣区域的点)和语句305(告诉病理学家感兴趣区域中的结构的诊断，以及输出诊断的置信区间)。

可以发现，在图像中突出显示(例如画轮廓)感兴趣区域和可能的感兴趣区域，轮廓可以出现在屏幕上或显微镜的目镜中。

除了从机器学习算法接收指导之外，病理学家还可以能够通过与GUI交互或通过呼叫帮助(“好的，显微镜，呼叫病理学家”)来启动视频聊天应用。然后可以将来自显微镜的视频发送到远程监视器以进行查看，远程监督人员可以能够直接与本地病理学家和系统通信。可以根据需要添加更多的监督人员。

如上图所示为病理诊断方法的流程图，首先，用显微镜放大病理样本以形成放大的病理图像，这可以通过调整显微镜上的小块手动完成，也可以使用控制显微镜的计算机系统数字地执行。其次，利用光学地耦合到显微镜的数字相机记录放大的病理图像，处理装置可以无线地或通过有线传输从数字相机接收放大的病理图像。

接着，将放大的病理图像与病理数据库中包括的参考病理图像进行比较，以识别放大的病理图像中的感兴趣区域，处理装置可以运行机器学习算法以识别感兴趣区域，并且机器学习算法可以被训练以使用病理数据库识别感兴趣区域。

最后，系统向显微镜的用户警告放大的病理图像中的感兴趣区域，这涉及处理装置向麦克风输出指令以输出语音、突出显示屏幕的一部分或者移动(例如振动)设备的一部分，从而完成设备与用户之间的交互。

以上就是威里利生命科技的增强病理诊断系统，目前尚未见到软件大规模进军医疗保健领域，软件应用于数字病理学，可以说是软件在医疗领域最初的尝试，软件的研发已经开始涉足病理学核心功能，标志着软件已经向着诊断癌症的方向进军！