综述：数字病理学实施中改进的验证方案

这篇综述推荐采用编辑视角：本文系统阐述了多伦多大学健康网络（UHN）为14个亚专科定制的数字病理（DP）验证方案，整合了英国皇家病理学院（RCPath）和美国病理学家协会（CAP）指南，创新性引入变革倡导病理学家（CCP）角色，通过分阶段实施与持续监测，确保诊断准确性（95% concordance）及数据完整性，为亚专科化病理实践提供标准化模板。

　　

数字病理学验证的革新之路

引言
数字病理学（Digital Pathology, DP）正通过全切片扫描技术颠覆传统显微镜诊断模式。多伦多大学健康网络（UHN）作为早期采用者，自2004年起探索DP临床验证，其2021年启动的专项计划融合计算病理学与人工智能（AI）潜力，需应对14个亚专科的独特挑战。

材料与方法
预实施调查
针对1200床位医疗体系中60余名病理学家的问卷显示，DP经验差异显著——从远程冰冻切片诊断到会诊服务，促使UHN设计分层培训策略。变革倡导病理学家（CCP）团队应运而生，17名代表覆盖各亚专科，主导制定包含20例典型/疑难病例的验证清单。

技术整合
采用富士胶片Synapse Pathology平台，验证过程突破单纯图像比对，涵盖LIS系统对接与扫描设备（40X）稳定性测试。外周设备个性化选项（如SpaceMouse Compact轨迹球）提升操作体验，而用户验收测试（UAT）确保全流程无缝衔接。

验证设计亮点

• 无洗脱期：允许即时玻璃片复核，降低诊断风险
• 动态样本量：病理学家可基于经验调整验证病例数
• 双阶段监测：预上线技术验证（99.9%系统可用性）与软启动期并行玻璃/数字诊断对比
• CCP督导：负责案例筛选、同行支持及问题上报，形成持续质量保证（QA）闭环

结果与启示
验证阶段平均诊断一致率达91.7%，经特殊扫描仪案例排除后提升至96.2%。关键成功因素包括：

1. 亚专科适配：乳腺病理组侧重钙化灶数字识别验证，而血液病理聚焦流式细胞数据整合
2. 变革管理：每月团队会议收集反馈，DP专属邮箱48小时内响应技术问题
3. 遗留价值：验证案例库转化为新入职者培训资源

讨论
尽管CAP指南^16,17
已确立DP非劣效性（UK研究显示99.3%一致性），UHN方案创新点在于：

• 诊断信心量化：通过Excel工具追踪病理学家舒适度曲线
• 多扫描仪验证：应对不同制造商设备色差问题
• 教育属性：将验证转化为持续技能提升过程，非单纯合规检查

当前挑战集中于网络延迟优化与染色标准化，但CCP机制为后续AI算法验证奠定组织基础。正如作者强调，柔性协议设计（如允许资深病理学家免验证）大幅提升接受度，这或许将成为大规模DP部署的黄金标准。