Étude de cas : Le deuxième hôpital affilié à l’École de médecine de l’Université du Zhejiang — Construction d’un département de pathologie entièrement numérique avec KFBIO

Contexte

Le Deuxième hôpital affilié à l’École de médecine de l’Université du Zhejiang (ZJU-2H) est l’un des principaux hôpitaux tertiaires de Chine, classé 8e au niveau national en 2023.
Réparti sur six campus, l’hôpital gère plus de 720 000 cas de pathologie par an et effectue plus de 1 300 numérisations de lames par jour.
Pour moderniser ses flux de travail diagnostiques, ZJU-2H s’est associé à KFBIO afin de construire un écosystème complet de pathologie numérique intégrant la gestion de l’information multi-campus, le diagnostic assisté par IA et le stockage de données à grande échelle.

« Grâce au système intégré d’information et de diagnostic numérique, les pathologistes peuvent effectuer des consultations, des comptes-rendus et des validations à distance à tout moment et en tout lieu, améliorant considérablement l’efficacité diagnostique. »
— Dr Qiu Hong, Directrice du département de pathologie

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Aperçu du projet

La collaboration s’est concentrée sur la construction d’une plateforme numérique unifiée reliant plusieurs campus hospitaliers, prenant en charge la synchronisation des données, l’analyse par IA et les fonctions pédagogiques.
Cette plateforme assure une connectivité en temps réel entre les services diagnostiques, permettant la consultation à distance inter-campus et l’aide à la décision pilotée par IA.

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Principales réalisations

1. Intégration multi-campus

Les six campus de l’hôpital sont désormais reliés via le système de gestion de l’information en pathologie de KFBIO, permettant la planification unifiée, la traçabilité des échantillons et la collaboration à distance.
Les flux de travail numériques permettent un partage transparent des lames entre les campus, garantissant un diagnostic rapide et coordonné.

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2. Numérisation complète du campus de Chengdong

Le campus de Chengdong est équipé de quatre scanners haut débit KFBIO, atteignant des flux de travail diagnostiques entièrement numériques dans toutes les sous-spécialités de pathologie.

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3. Gestion des données à grande échelle

ZJU-2H a mis en place une architecture de stockage hybride avancée de 1 Po/an combinant des niveaux de stockage chaud, tiède et froid, permettant un archivage sécurisé et distribué des lames de pathologie numériques et des métadonnées associées.

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4. Applications de diagnostic pilotées par IA

Grâce à la plateforme de recherche et de diagnostic IA de KFBIO, ZJU-2H a introduit des modèles d’IA pour :

• Cytologie cervicale,
• Tissu gastrique,
• FNA thyroïdien, et
• Contrôle qualité des biopsies.

Ces modules prennent en charge la reconnaissance automatisée des lésions, la classification par grade et l’assurance qualité, accélérant le diagnostic et renforçant la standardisation.

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Résultat

Grâce à la plateforme intégrée de pathologie numérique de KFBIO, le Deuxième hôpital affilié de l’Université du Zhejiang a atteint :

• Une couverture numérique complète sur six campus
• Plus de 1 300 lames numérisées par jour
• Une capacité de stockage annuel de 1 Po
• Des modèles d’IA prenant en charge plusieurs domaines diagnostiques

L’hôpital exploite désormais un écosystème de pathologie entièrement numérique et intelligent reliant diagnostic, enseignement et recherche — devenant un modèle pour la transformation régionale en santé intelligente.

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Mots-clés

Pathologie numérique · Diagnostic IA · Intégration multi-campus · Stockage de données massives · Hôpital intelligent