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全球頂級癌癥中心MSK（美國紐約紀念斯隆-凱特琳癌癥中心）在頂級期刊《Nature Cancer》發(fā)表重磅研究，一項針對444例高級別漿液性卵巢癌患者的多模態(tài)機器學習模型，成功將病理生存預(yù)測準確率提升至62%。而這項突破性研究成果，離不開麥克奧迪EasyScan數(shù)字切片掃描儀生成的高精度全切片圖像（WSI）發(fā)揮的重要作用。
（圖片來源：參考資料[1]）
MSK研究團隊在其論文中明確指出傳統(tǒng)診斷面臨的瓶頸：空間信息缺失，基因組測序無法捕捉腫瘤空間異質(zhì)性；動態(tài)監(jiān)測困難，治療響應(yīng)評估依賴主觀病理評估，缺乏量化標準；多學科協(xié)作滯后：臨床、影像、病理數(shù)據(jù)割裂。針對這些痛點，MSK研究團隊的破局之道，即采用Motic EasyScan掃描儀，實現(xiàn)數(shù)字化底座驅(qū)動多模態(tài)融合。
1.高保真數(shù)字切片：AI模型的“黃金標準"
研究機構(gòu)使用Motic EasyScan掃描243例患者H&E染色切片（40倍分辨率），生成超140萬張（128×128像素）高保真數(shù)字化組織切塊，訓(xùn)練出準確率88%的AI組織分類器。發(fā)現(xiàn)了腫瘤核平均面積成為獨立預(yù)后因子，僅憑人眼難以量化。
2.打破數(shù)據(jù)孤島：構(gòu)建多模態(tài)診斷引擎
[CT影像特征]+[基因組數(shù)據(jù)]+[EasyScan數(shù)字病理特征]→生存預(yù)測模型
融合組學特征與從EasyScan掃描圖像中提取的216項病理特征，其模型顯著提升風險分層能力。
3.臨床實踐的價值閉環(huán)
①診斷效率提升：數(shù)字切片的高保真和秒級共享，支持跨國專家實時會診。
②科研成果轉(zhuǎn)化：依托高精度的掃描和存儲，建立卵巢癌數(shù)字樣本庫（覆蓋444例患者）。
③科研成本控制：數(shù)字影像替代物理切片存儲，降低存儲空間與管理成本。
Motic EasyScan技術(shù)優(yōu)勢與應(yīng)用價值
1.精準性：Motic EasyScan掃描儀采用掃描過程中實時聚焦的技術(shù)，使得掃描的圖像清晰度高，色彩還原度強，能滿足AI模型對圖像質(zhì)量的嚴苛要求。
2.兼容性：無縫對接MSK Slide Viewer及PyRadiomics分析平臺。支持DICOM標準，與CT/MRI數(shù)據(jù)協(xié)同整合。
3.穩(wěn)定性：依據(jù)MSK運維報告顯示，該機構(gòu)日均使用EasyScan掃描50多張切片，其切片重掃率<0.5%。
MSK病理學家在其論文中指出，他們通過使用數(shù)字切片重構(gòu)了從孤立診斷到動態(tài)決策的工作流。MSK作為全球頂級癌癥研究與治療中心，選擇MoticEasyScan作為其病理數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心引擎，其意義遠超單一設(shè)備的采購策略，是對Motic EasyScan產(chǎn)品技術(shù)實力、穩(wěn)定性及滿足臨床科研圖像要求方面的高度肯定。此次EasyScan在MSK的成功應(yīng)用，也為全球醫(yī)院、大型實驗室、研究機構(gòu)和醫(yī)學院校提供了可復(fù)制的數(shù)字化病理升級范本。
不同通量的麥克奧迪EasyScan掃描儀系列產(chǎn)品
參考資料：
[1]Kevin M. Boehm et al., Multimodal data integration using machine learning improves risk stratification of high-grade serous ovarian cancer. Nature Cancer (2022).
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