综述：数字视角下的乳腺病理学

这篇综述系统阐述了数字病理（DP）在乳腺病理学中的革命性应用。通过整合飞利浦智能病理系统（PIPS），西奈山医院实现了全切片成像（WSI）诊断流程，显著提升诊断准确性、协作效率及教学能力，同时为人工智能（AI）在免疫组化（IHC）标志物（如ER/PR/HER-2）分析中的应用奠定基础。尽管存在钙草酸盐晶体识别等技术局限，其整体价值已获多篇研究验证1-12 。

　　

Abstract
数字病理（DP）通过飞利浦智能病理解决方案（PIPS）彻底改变了西奈山医院的乳腺病理诊断模式。该系统支持手术病理切片的高分辨率全幻灯片成像（WSI），实现数字化审阅与标注。核心优势包括实时病例共享、高效签出流程、低阳性免疫组化（IHC）染色检测优化及肿瘤边界精准测量。回顾性数字档案访问进一步强化诊断能力，但草酸钙晶体可视化等挑战仍需突破。尽管初期数字化流程延长了周转时间（TAT），通过增加人员与扫描仪配置已有效缓解。值得注意的是，DP为人工智能（AI）开发预后/预测生物标志物算法、免疫治疗响应预测铺平道路，最终推动肿瘤诊疗变革。

Introduction
DP作为原发性病理诊断工具的价值已被多项研究证实^1,2
。大规模meta分析显示，10,410例组织标本中传统玻璃片与数字诊断的一致性达92%⁷
。在乳腺病理领域，专科医师对694例乳腺癌病例的判读一致性高达98.8%¹⁰
。当前研究焦点已转向AI在ER/PR/HER-2/Ki-67等IHC标志物自动识别中的应用¹²
。

Materials and Methods
2017年上市的PIPS系统包含超快速扫描仪（UFS）、图像管理系统（IMS）及体外诊断（IVD）临床监测模块。其工作流程始于福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）组织切片，经H&E或IHC染色后，通过UFS生成WSI供病理学家数字化审阅。

Digital Pathology Workflow
从患者获取活检/手术标本后，经标准化处理形成玻璃切片。数字化签出流程中，扫描后的WSI可直接通过虚拟会议实现多医师协同诊断，显著提升教学效率。

Advantages
DP的核心突破在于：

1. 实时多平台病例共享，替代传统多头显微镜协作模式
2. 精准测量工具提升肿瘤分级准确性
3. IHC弱阳性信号识别灵敏度提高
4. 数字档案支持回溯性研究

Conclusion
DP显著优化了乳腺病理诊断的协作性、教育性与精准度，但草酸钙晶体识别等技术瓶颈仍需突破。其作为AI算法开发的基础平台，将持续推动肿瘤个体化治疗发展。

（注：全文严格基于原文事实性内容缩编，未新增观点）