
(相关资料图)
一张全切片病理图像的存储体量在500mb到2gb之间。一个患者的病理分析往往对应12到20张切片,原始数据总量轻松突破10gb。而一次单细胞测序实验,就能生成tb级的海量数据。
这些数字,是金凤实验室的日常。更关键的是,这些数据不能躺着,它们要被传输、被训练、被计算,才能在病理ai模型里转化为辅助诊断的决策依据。
长期以来,病理诊断高度依赖医生的肉眼判读与临床经验。一张切片,关乎一个诊断,决定着一个患者的诊疗方向。而国内病理医师缺口超过10万人,基层医疗机构病理科建设普遍薄弱,罕见肿瘤、脑部肿瘤等疑难病例的确诊往往需要患者辗转多家医院。
如何让一张切片不再被时间与距离所困?ai时代,金凤实验室给出了新答案。
当病理分析遇上“毫秒用算”
金凤实验室位于西部(重庆)科学城,是重庆市首批市级重点生命健康实验室,也是科学城的核心科创平台。实验室布局智慧病理、时空组学、单细胞转录组等8大科研平台,现有科研从业人员400余人,主攻重大疾病新型诊断、病理ai辅助诊断、多组学大数据解析、靶向新药虚拟筛选等前沿方向。
随着生物技术与信息技术的加速融合,生命健康科研已经全面进入数据密集型阶段。算力早已从辅助工具升级为核心生产要素。金凤实验室智慧病理中心技术总监陈俊颖:“我们实验室联动全国46家三甲医院,建成了国内规模领先的病理数据库,累计归集479万张wsi(全切片图像),存储量达3000tb。也建设了国内首个经中检院认证的脑肿瘤标准化病理数据集,其中收录474例典型病例的3420张h&e病理图像、4394张ihc病理图像,以及影像、临床资料等多模态信息。”
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