臨牀診斷「黃金標準」！AI病理受益上市公司梳理

財聯社5月21日訊（編輯 宣林）病理診斷是一種基於圖像信息的診斷方式，被譽為臨牀診斷的「黃金標準」。長城證券李華雲在5月6日的研報中表示，細胞學診斷特別依賴醫生的判讀，我國病理醫師缺口預計有7.73萬人-17.18萬人，是病理診斷行業發展的首要限制性因素。在行業標準訓練數據具備、算力充足及模型完善的未來，「AI+病理」有望大量減少病理醫生的簡單重複閲片工作，解決行業痛點，突破行業瓶頸。

由於宮頸癌有較長的可逆轉癌前病變期，宮頸癌篩查是當前病理AI中應用最廣泛的檢測場景。安必平近日發佈調研紀要顯示，AI可幫助完成宮頸癌篩查中65%-75%的篩陰工作，進而醫生能把主要精力集中在可疑點位，提高診斷效率和診斷準確性。

頭豹研究院分析指出，病理醫生培養難度大，短期供需缺口較難彌補。病理科是積累性學科，在美國，從獲得學士學位到成為病理主治醫師需要12年-15年，遠長於其他臨牀科室醫生的培養周期。

根據MARKETSANDMARKETS的統計，全球AI病理的市場規模在2021年約為7.36億美元，預計到2026年可增長到13.71億美元，年複合增長率達到13.2%。病理診斷是醫療影像的主要應用場景，根據艾瑞諮詢的數據，2020年我國AI醫療影像市場規模為4億元，隨着近年AI診斷企業技術逐步成熟且開始投入應用，預計到2025年市場規模有望達到100億元，5年增25倍。

目前常規病理制樣的先進性包括自動化脱水、包埋和染色等制樣環節和影像信息、病理形態等方面，正在向通過人工智能輔助診斷系統獲得的「病理表型組」整合式診斷發展。在病理切片數字化的基礎上，依託計算機視覺（CV）技術、深度學習技術以及大量病理切片所形成的豐富的訓練數據集，病理AI可以助力實現智慧化的病理閲片，以迅速、標準化的方式處理醫學影像，分辨出單個小區域內被標註為「腫瘤」的像素，並給出輔助診斷建議。

診斷效果方面，根據同濟大學附屬同濟醫院做的一項研究顯示，在良惡性病變鑑別方面，AI模型的靈敏度為100%，優於病理醫師的99.65%，但特異度和準確度分別為97.7%和99.1%，低於病理醫師的99.3%和99.5%。在惡性病變圖像方面，AI模型的重疊面積與病理醫師相比差異無統計學意義, 但重疊率低於病理醫師。在診斷時間方面，AI模型的單視野圖像診斷用時明顯短於病理醫師。

東吳證券朱國廣在4月5日的研報中表示，各家公司爭相佈局病理AI。人工智能醫學影像產品正陸續取得醫療器械三類證，獲得在三甲醫院等醫療機構使用和銷售的資格。2020年8家拿證，2021年6家拿證。在肺部、心血管、眼底骨骼、頭頸各細分賽道下各有2-3個產品拿證，競爭格局初現。

據統計，上市公司中安必平、潤達醫療、迪安診斷、聯影醫療、邁瑞醫療、蘭衞醫學、華大基因、金域醫學、麥克奧迪、萬孚生物、盈康生命等佈局AI+病理業務，具體情況如下：