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Étude de cas : comment Zhongshan Hospital a construit une plateforme de pathologie numérique pilotée par l’IA | KFBIO
Contexte
Zhongshan Hospital, Université Fudan, figure parmi les 5 meilleurs hôpitaux de Chine et sert de centre médical national.
Pour améliorer l’efficacité et unifier les opérations sur l’ensemble de son réseau régional en expansion, l’hôpital s’est associé à KFBIO pour développer une plateforme intégrée de pathologie intelligente combinant automatisation, numérisation et gestion régionale.
Aperçu du projet
Le projet vise à établir un écosystème de pathologie numérique standardisé et multi-campus, intégrant les flux de données, le contrôle qualité, les formats de compte-rendu et les plateformes pédagogiques au sein d’un cadre de gestion unifié et intelligent.
À ce jour, trois campus hospitaliers ont atteint une unification numérique complète avec des normes de flux de travail cohérentes et un contrôle centralisé.
Principales réalisations
1. Automatisation et numérisation complètes du flux de travail
Un modèle unifié « Automatisation + Numérique + Intelligent + Intégration régionale » a été mis en place.
Les trois campus opèrent désormais selon des flux de travail, interfaces utilisateur et normes de QC cohérents, garantissant un diagnostic, un reporting et une gestion pédagogique standardisés.
2. Système de demande entièrement électronique
Zhongshan Hospital a transformé son processus traditionnel de demande papier en un système entièrement électronique, achevant la gestion numérique des demandes à l’échelle de l’hôpital pour tous les cas de pathologie.
3. Plateforme centralisée de gestion des lames
Toutes les lames numérisées dans les sous-spécialités de pathologie sont désormais gérées dans un système unifié, reliant chaque lame à son cas correspondant.
Grâce au QC basé sur l’IA, la plateforme numérique évalue et surveille automatiquement la qualité des lames, améliorant considérablement la cohérence des résultats du laboratoire.
4. Recherche et intégration IA
Une plateforme complète de recherche et d’analyse IA a été établie pour effectuer une évaluation tissulaire au niveau moléculaire, incluant la segmentation, la classification et l’analyse de sous-types d’images assistées par IA, soutenant la recherche translationnelle et académique.
5. Plateforme intelligente de diagnostic et de QC
Un système de diagnostic et de QC piloté par IA de bout en bout surveille en temps réel les indicateurs de qualité du flux de travail en pathologie.
Le système intègre des modules de diagnostic IA pour les cancers gastriques et cervicaux, soutenant le diagnostic assisté intelligent et le suivi des performances en temps réel.
6. Pipeline de numérisation de lames à haute vitesse
Zhongshan Hospital a été pionnier d’un flux de numérisation de lames à très haute vitesse de niveau national, atteignant un record de plus de 200 lames par heure et par appareil — améliorant considérablement le débit et l’efficacité de la conversion numérique.
7. Déploiement de scanners KFBIO
Pour soutenir cette transformation numérique à grande échelle, l’hôpital a déployé :
- 1 scanner haut débit de 1 200 lames
- 4 scanners de 400 lames
- 2 scanners de 120 lames
- 2 scanners spécialisés de 5 lames
Ce parc permet à la fois le diagnostic de routine et la numérisation de recherche à haut volume.
Résultat
En intégrant les solutions de pathologie intelligente de KFBIO, Zhongshan Hospital a construit un système de gestion de la pathologie automatisé, piloté par les données et intégré régionalement.
La plateforme permet désormais un contrôle qualité unifié, une supervision centralisée des données et une collaboration diagnostique multi-campus — soutenant la médecine de précision et la gouvernance hospitalière fondée sur les données.
Mots-clés
Pathologie numérique · Automatisation · Diagnostic IA · Intégration des flux de travail · Contrôle qualité · Laboratoire intelligent
