梳邦再也医院与阿斯利康推出马来西亚首个 AI辅助计算病理学解决方案 助力HER2乳癌精准诊断与治疗决策

马来西亚，梳邦再也, 2026 年 9月 08日讯  — 梳邦再也医院(SJMC)与阿斯利康(AstraZeneca)合作推出马来西亚首个计算病理学解决方案，这项解决方案采用人工智能辅助影像技术，以支持马来西亚乳癌患者检测的组织样本数字评估。这意味着数字病理服务向前迈步取得重要进展，同时也标志着先进技术正在以负责任的方式整合至常规临床实践。

乳癌负担持续上升，进一步凸显了准确和一致性诊断的重要性¹。随着针对低表达(low level)和超低表达(ultralow level)人表皮生长因子受体 2 (HER2)乳癌新兴治疗方案不断发展，准确且一致的 HER2 检测对于马来西亚患者更加重要¹。这项检测可帮助医生了解癌症样本中HER2的表达水平，从而辅助治疗决策¹。然而，由于样本在显微镜下呈现的细微差异可能会影响评分一致性，因此HER2检测结果的解读仍存在挑战性¹ 。

梳邦再也医院与阿斯利康推出马来西亚首个 AI辅助计算病理学解决方案 助力HER2乳癌精准诊断与治疗决策

此次合作有助于促进数字病理技术与 AI 辅助分析的整合，帮助病理学家通过数字扫描后的组织样本进行乳癌 HER2评估。此工具采用 Mindpeak HER2 AI 软件，旨在提升病理报告的一致性和可靠性，同时也作为现有诊断流程和专业临床判断的一部分。

梳邦再也医院病理学家与技术合作伙伴共同参与多项跨国观察性研究，以验证此 AI 辅助解决方案的有效性。此次技术应用建立在梳邦再也医院现有的数字病理工作流程基础之上，病理切片通常使用全玻片成像技术进行数字处理。此计算病理学解决方案可整合至现有的数字工作流程，实现AI 辅助评估，同时确保所有最终解读结果仍在专业合格病理学家的监督和专业判断下进行。

科学证据充分凸显了 AI 辅助病理学的潜在价值。一项涉及位病理学家的国际研究表明，在HER2乳癌病例的数字化评估中，AI 辅助评分可提高与参考评分结果的一致性²，同时显著减少了HER2超低表达 (HER2 ultralow)与 HER2 零表达(HER2 null)之间的错误分类情况³。另外，已发表的研究也表明，AI 辅助计算病理学可能有助于改善病理学家之间评估结果的一致性和连贯性^4,5。

除了支持更一致性的评估外，采用 AI 辅助工作流程的计算病理学模式，也可以推动更广泛的实验室数字化工作，以及优化病理服务的日常工作流程⁶。这有助于病理团队在维持质量标准⁶的同时应付不断增加的病例量。另外，及时获得诊断结果，也可能有助于在标准临床护理流程更好地支持治疗规划⁶ 。

OneHealthcare 亚洲区域首席执行长兼梳邦再也医院首席执行长林文殿表示：“此次与阿斯利康开展合作，充分体现了梳邦再也医院致力于通过技术推动精准医疗，以及加强医疗服务的承诺。通过采用创新技术、结合我们医院病理学家的临床专业知识和数据支持此解决方案的验证。作为马来西亚首家引入计算病理学解决方案的医院，梳邦再也医院将继续投资于能够推动我们病理学和诊断实验室服务进步的各项创新方案，为临床医生和患者提供更值得信赖的诊断洞察。”

阿斯利康马来西亚总裁 Svetlana Yanchuk 表示：“虽然计算病理学目前已经受到广泛讨论，但在许多医疗体系中，将其应用于日常临床诊断仍具有挑战性⁶。此次合作彰显了双方的共同承诺：不再停留于理论探讨层面，而是推动技术在临床实践中能够负责任地实施，使其成为临床专业判断的辅助并增强诊断信心。”

她补充说明：“在这个合作基础上，上述举措反映了阿斯利康在支持生物标志物和精准诊断领域新兴技术进步方面的作用。通过与梳邦再也医院等医疗机构和技术伙伴合作，我们贡献科学洞察和全球研究经验，从而帮助各医疗体系能够基于循证方式稳健引入创新成果。”

计算病理学解决方案的引入，展示了医疗服务提供者、行业和技术合作伙伴之间的合作如何能够支持临床诊断中数字创新的审慎采用。随着计算病理学在马来西亚的持续发展，梳邦再也医院和阿斯利康仍将持续重点关注公众教育、科学证据，以及遵循既有临床标准的一致性。