关于下一代诊断病理的漫谈
2025-5-13 17:02|
编辑: 归去来兮|
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摘要: 作为医学诊断的金标准，病理学长期面临价值与地位倒挂的困境。
| 前言：“下一代诊断病理学是以病理形态和临床信息为诊断基础，以分子检测与生物信息分析、智慧制样与流程质控、智能诊断与远程会诊、病灶活体可视化与“无创”病理诊断等创新前沿交叉技术为主要特征，以多组学和跨尺度整合诊断为病理报告内容，实现对疾病的“最后诊断”，并预测疾病演进和结局、建议治疗方案和评估治疗反应，形成新的疾病诊断“金标准”。”作为医学诊断的金标准，病理学长期面临价值与地位倒挂的困境。这种情况，已经有很多人分析过了，个人认为究其根本，只有一条：传统收费体系未能体现诊断服务的技术价值。诊断服务费收低了！在"以药养医"时期，诊断服务费用占比失衡的畸形结构，倒反天罡的异常比例在其他科室逐渐发展为过度医疗、带金销售、医疗贪腐等众所周知的实际情况，但在病理科总不能多切几块组织、多做几张片子吧？病理科所谓“创收能力”自然是低于普通科室。"以药养医"时期导至依赖技术服务的病理科陷入发展困境：诊断责任与收入倒挂、科研资源匮乏、人才梯队断层。这种系统性失衡，本质上是医疗价值评估体系异化的产物。由衷敬佩那些在上一轮技术时代坚守岗位和不忘初心的病理医生和病理技师，他们为此奉献了整个青春。旧的情况已成事实，无法改变。新的时代，需要改变。早在2022年，卞修武院士就在《中华病理学》期刊上阐述和展望了下一代诊断病理学。如今3年过去，我们站在人工智能应用爆发元年回看这篇经典文章，不得不感叹和钦佩院士级别的眼光和判断。可以肯定地说，精准医疗时代，病理科的水平直接决定了医院的水平。传统病理学已经迈向下一代诊断病理学。新技术的出现注定改变病理学的整个模式，这些技术包括AI病理诊断、AI虚拟染色、mIHC多重荧光、空间转录组、AI控制标准取材。可能有人会加上多模态这一项，但单纯A+B+C+D....的模式是否就是多模态，个人对此持保留意见，我更倾向于A↔B↔C↔D模式。AI时代有句很俗但正确的话：打败人的不是AI，而是拥抱AI的人。回到病理医生这边，道理相同。病理医师是医生的老师，也可以是AI的老师。面对医疗各科室智能化升级发展的时代机遇，病理医生思考AI在实际业务场景中的潜在应用已经不是选择项而是必选项。唯有主动拥抱变革，深挖诊断服务的技术内涵，才能将"金标准"的传统优势转化为智能医疗时代的核心竞争力。这既是学科存续的必然选择，更是提升整体医疗质量的战略机遇。技术迭代促进模式进化，模式进化促进价值重塑，这是一条必然路径。此外，影像和检验不断发展，逆水行舟，完全不能排除这些科室技术发展后挤压甚至兼并病理发展的可能性。如何在AI时代发展，是个体和行业都需要不断思考的话题。
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