为深入了解新型内镜设备的应用成效，分析人工智能独立完成病理诊断的操作难题，近日，在集美大学领军人才卓双木教授的指导下，集美大学“光维智科”暑期社会实践队先后走进福建省肿瘤医院、福建省立医院和福建医科大学附属协和医院，围绕结肠镜诊疗、数字病理、人工智能辅助分析、多光子成像及科研成果临床转化开展调研，与病理科、消化内镜中心和结直肠外科医务人员深入交流。
医工交叉呼唤复合型人才
医工交叉人才培养已从政策倡导逐步走向高校、医院和企业协同实践。教育部2024年发布会介绍，全国智能医学工程教育联合体和世界智能医学联盟已汇聚海内外100余所高校、80余所医院和200多家企业，反映出医疗、工程和产业协同育人的需求不断增长。
这也对不同专业学生提出了新的要求：医学生需要增强工程思维、数据分析和人工智能工具应用能力；光学、计算机、信息和工程等专业学生也应了解基础医学、诊疗流程、病理标准及患者安全。医工交叉并非要求每个人精通所有领域，而是培养能够理解不同学科语言、围绕同一临床问题有效协作的复合型人才。
从临床需求出发，认识技术应用边界
在福建省立医院消化内镜中心，实践队了解了结肠镜检查、病灶观察、活检取样和早期筛查等流程。
实践队队员观摩早筛结肠镜活检手术流程。（供图）
福建省立医院消化内镜中心副主任郑晓玲介绍，结肠镜能够帮助医生直接观察肠道内部情况，并通过活检进一步判断病变性质。部分新型电子内镜设备可为图像采集和病灶观察提供更多支持，但设备升级并不能替代医生的规范操作和临床判断。肠道准备、观察角度、操作经验以及患者个体差异，都会影响病灶识别结果，最终诊断仍需结合病理检查等证据。
卓双木（右四）与郑晓玲（右五）交谈。（供图）
这使队员们认识到，技术研发不能只关注分辨率、速度和设备功能，还要回答技术能否适应真实诊疗流程、操作是否便捷、结果能否稳定以及风险是否可控。临床现场提出的问题，正是技术需要回应的方向。
人工智能进入病理，关键在于人机协同
7月21日，实践队在福建省肿瘤医院病理科观摩了组织取材、冰冻切片、染色、数字切片扫描和病理阅片等流程。
福建省肿瘤医院病理科主任陈刚表示，现阶段人工智能主要用于初步筛查、图像标注和可疑区域提示，可以帮助医生提高效率、降低遗漏风险，但尚不能独立完成复杂组织病理诊断。疑难病例仍需综合临床资料、肿瘤分型、免疫组化和分子检测结果，最终报告由病理医生复核并签发。
陈刚（左一）与实践队员林紫潞（左二）交谈。（供图）
“智慧病理应先数字化，再智能化。”陈刚认为，只有先建立规范、稳定的数字切片及数据标准，人工智能才能在适合标准化的任务中发挥作用。人工智能可以成为医生的助手，但最终判断、责任承担和安全把关仍离不开专业医生的诊断。
多光子成像从实验室走向临床仍需长期验证
多光子成像是“光维智科”实践队重点关注的研究方向。在卓双木教授的指导下，团队长期围绕多光子成像、组织胶原结构定量和医学图像智能分析开展研究，探索利用组织内源光学信号获取传统二维病理切片之外的三维结构信息。
福建省肿瘤医院吴志达指出，多光子成像在纤维结构、肿瘤区域和组织空间分布研究中具有探索价值，但目前更适合作为科研成像和辅助分析工具。其成像结果尚不能直接替代标准病理切片，对少量异常细胞的识别能力、参数稳定性和跨设备重复性仍需进一步验证。
福建医科大学附属协和医院结直肠外科主任医师严俊介绍，胶原结构是肿瘤微环境的重要组成部分，其定量分析可用于研究患者疗效、预后、直肠癌术后吻合口愈合及放疗后纤维化等临床问题。
实践队与临床医生围绕多光子成像、胶原定量及人工智能分析的转化路径展开座谈。（供图）
严俊认为，现阶段可优先开展体外标本实时成像和胶原定量，在形成稳定参数、标准流程和临床证据后，再逐步探索原位成像及辅助判断。新技术不能只依赖少量样本或单一模型，还需经过病理对照、样本积累、多中心验证和设备迭代。
三位临床专家从不同诊疗场景出发，表达观点相近：医疗新技术必须由真实临床需求牵引，并经过病理标准和患者安全的检验。临床医生提出问题，工程人员研发设备和算法，病理医生验证组织学依据，多方协同才能推动技术从实验室走向临床。
实践队与卓双木（一排左三）、严俊（一排右三）合影留念。（供图）
此次实践使队员们认识到，新技术从“实验室有效”走向“临床有用”，不仅需要设备和算法创新，也离不开临床、病理和工程人才的长期协同。下一步，“光维智科”实践队将结合医生建议，进一步完善样本标准、成像参数和评价指标，在真实医学问题中提升医工交叉实践能力。
（中国日报福建记者站 编辑：胡美东 通讯员：林紫潞 李珺北 薛思彤 曾予睿）
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