数字病理学中的DICOM标准化：实现AI辅助诊断的互联互通

《Die Pathologie》：Digital, DICOM, Diagnostik – Einheit statt Chaos

本文针对数字病理学中因缺乏统一数据标准导致的互操作性障碍，系统探讨了DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）格式在整合全幻灯片图像（WSI）、元数据及AI分析结果中的关键作用。研究通过开源Docker管道实现DICOM兼容工作流的实践验证，为标准化、可追溯的AI驱动病理诊断奠定基础，对推动多平台数据交换与临床转化具有重要意义。

　　

随着数字化技术席卷医疗领域，病理学这一传统依赖显微镜的学科也迎来了革命性转变。全幻灯片图像（Whole Slide Images, WSI）的普及使病理切片得以数字化保存，不仅提升了归档效率，更催生了人工智能（AI）辅助诊断、计算机视觉分析等前沿应用。然而，这场数字化浪潮却陷入“数据孤岛”的困境——不同厂商的扫描设备生成互不兼容的专有格式，临床系统（如影像归档系统PACS、实验室信息系统LIS）与AI算法之间难以直接通信。这种互操作性（Interoperability）的缺失，严重阻碍了多中心研究、长期数据归档以及AI模型在临床中的规模化应用。

为解决这一挑战，海德堡大学计算病理学团队将目光投向了早已在放射学中成熟的DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）标准。这一开放格式能否成为数字病理学的“通用语言”？发表于《Die Pathologie》的研究通过文献计量分析与技术实践，给出了肯定答案。

关键技术方法概述

研究通过自动化Python脚本检索PubMed、ArXiv等数据库中与“数字病理学”“计算病理学”及“DICOM”相关的文献，定量分析领域发展趋势；同时开发模块化开源管道，集成Orthanc PACS服务器、Slim Viewer可视化工具及WSIDicomizer转换器，实现专有格式到DICOM的转化与AI结果（以DICOM结构化报告SR形式）的嵌入。

研究结果

1. 文献趋势验证标准化需求

分析显示，数字病理学与计算病理学相关出版物数量持续增长，且DICOM在病理学领域的讨论热度逐年上升。值得注意的是，数字病理学的研究早于计算病理学兴起，印证了“数字化是AI分析的前提”这一逻辑。DICOM与病理学结合的高发文量进一步凸显其作为桥梁技术的潜力。

2. DICOM架构与病理工作流高度契合

DICOM的“患者-研究-序列-实例”层级结构天然适配病理学中样本组织分类的逻辑（如肿瘤分型、染色层次）。

此外，DICOMweb通过RESTful接口支持大规模WSI的读写与标注，为跨平台协作提供技术基础。

3. 开源管道实现端到端DICOM化

团队开发的Docker管道成功演示了从专有格式转换、PACS存储到AI结果可视化的全流程。例如，AI生成的肿瘤区域分割结果可直接嵌入DICOM-SR，与原始WSI关联存储于Orthanc服务器，并通过Slim Viewer进行交互式展示。

该方案解决了专有系统间数据割裂的问题，为临床与研究场景提供了可复用的基础设施。

结论与讨论

DICOM标准为数字病理学提供了整合图像、元数据与AI输出的统一框架，其开放性显著提升数据的可追溯性与跨系统互操作性。然而，全面落地仍面临挑战：多数扫描设备仍默认输出专有格式，主流查看器对DICOM-WSI的支持尚不完善，大文件处理性能及结构化标注功能仍需优化。未来需加强厂商、标准机构与临床端的协作，推动DICOM在病理学中的深度集成。此项研究不仅验证了DICOM在数字病理学中的技术可行性，更强调了标准化对于构建可信AI医疗生态的核心价值。