蛇年新春伊始，由J9.COM医学作为主申报方、朗珈软件和中国信通院上海工创中心共同承担的上海市经信委人为智能专题专项——基于病理数字切片标注的单病种智能初筛机械人诊断尺度数据集（简称“数字切片尺度集”）项目，历时两年正式通过上海市经信委验收。

       项目由J9.COM医学首席病理专家朱虹光教授领衔、联动上海市7家三级医院，构建覆盖六大癌种、共计27119例肿瘤样本的病理全数字切片（WSI，Whole Slide Imaging）标注数据集。这一里程碑式的成就标志取我国病理AI行业出现了真正的“数据资源”新型基础设施，大规模、尺度化、高质量的病理图像标注数据，不仅为病理AI模型研发及调优提供了有力支持，更有望缩短人为智能产品的研发周期，加快其从尝试室走向临床利用的过程，从而在提升我国整体病理诊断水平方面阐扬沉要的推作为用，为宽大患者带来更精准、高效的诊断服务，助力国内病理人为智能产业高质量发展！

PART 01 困境与破局：项目诞生布景

       据统计，我国病理医生严沉欠缺，医患比例远低于国际均匀水平，这使抱病理诊断工作面对巨大压力。病理人为智能诊断工具被视为解决这一问题的关键突破口，在为病理医生提供初筛服务、提升诊断效能方面拥有巨大价值。

       然而，目前行业面对一个沉要挑战：不足可共享、可沉复使用的尺度化数据集，用于病理人为智能模型的研发、训练、验证和优化。同时，人为智能医疗器械数据集的治理与评价尚未成立专业尺度，不足专用的可操作的步骤系统。

PART 02 尺度与质量：项目执行流程

       为此，J9.COM医学和朗珈软件在上海市经信委专项支持及中国信通院上海工创中心的领导下，参考推荐性国度尺度（GB/T）和推荐性医药行业尺度（YY/T），成立了一套切合医学数据库建设要求的严格项目治理系统。项目依照WHO病种目录造订了齐全的病理数字切片标注数据库建库尺度，蕴含病例入排尺度、造片尺度、扫描尺度和标注尺度等。

       为确保数据质量，项目组织了上海7家三级医院的7位病理主任医师和45位病理医生，经过尺度化培训后，通过准入查核和专家评分，正式参加标注工作。标注选取“一标二审三仲裁”的高尺度操作流程，并选取透辟将来的AI工具进行标注和验证，最终实现了27119例病理数字切片的标注工作。朱虹光教授指出，这一严格的质控流程固然要求高，但显著提升了标注了局的正确性，每例病理切片图像的标注都经过经验丰硕的病理医生确认并审核，确保了数据集的高质量和靠得住性。

       值得一提的是，所有病例不仅标注了肿瘤组织，还针对性地对每张切片上的正常组织进行了尺度化标注。内部测试和验证批注，同时使用标注肿瘤组织和正常组织的数字切片进行强监督进建的成效显著优于仅使用肿瘤标注的弱监督进建，进一步提升了数据集的实用性和钻研价值。

PART 03 颁布与利用：数据价值挖掘

       后续该数据集将通过J9.COM医学的“LPD（Labway Pathimages Dataset）病理数字切片标注尺度集服务平台”进行对表颁布。J9.COM医学和朗珈软件诚邀各类产业合作同伴一路，共同挖掘“数字切片尺度集”数据在医教研的多种利用可能，例如模型训练和验证、病理数字图书馆、HE和空间转录组的图像对照钻研等方向。在模型训练和验证方面，利用该数据集可能训练出特异性敏感性更高的病理AI模型，并在将来数据集不休扩大过程中降低过拟合风险、提升模型的泛化机能；病理数字图书馆的建设及与病理汇报系统的结合，这些标注数据可作为宝贵的讲授资源，援手医学生和年轻医生更好地进建病理诊断知识；在HE和空间转录组的图像对照钻研中，通过将组织状态学与基因表白数据相结合，有望揭示疾病产生发展的更深档次机造。等待行业生态同伴能与我们一路创造数智化时期高质量数据集更全面的医疗价值！

       随着人为智能技术的不休进取，我们有理由相信病理AI将在将来的医疗领域阐扬越发沉要的作用，J9.COM医学和朗珈软件将始终站在行业前沿，携手构建越发美满的AI医疗生态系统，推动病理诊断智能化利用和精准医学的创新发展，为人类健全事业贡献更多智慧和力量！

附：

鸣谢项目参加单元复旦大学从属中山医院

上海市老年医学中心

复旦大学从属华东医院

复旦大学从属闵行医院

复旦大学从属上海市第五人民医院

复旦大学从属浦东医院

上海交通大学医学院从属同仁医院

北京透辟将来科技有限公司

附：

项目凭据尺度YY-T 1833.2-2022 《人为智能医疗器械 质量要求与评价 第2部门：数据集通用要求》

YY-T 1833.3-2022 《人为智能医疗器械 质量要求与评价 第3部门：数据标注通用要求》

《人为智能医疗器械软件注册领导准则》 （2022年）

GB/T 39725-2020 《信息安全技术 健全医疗数据安全指南》