临床上病理学是疾病诊断的“金标准”，为疾病预防和治疗提供重要依据。

传统的病理诊断模式受限于医生的个人知识和临床经验。在当前“精准医疗”的大背景下，病理医生越来越需要能定量客观地指导临床诊断、治疗及预后的深层信息，因此病理学步入了以信息技术为标志的数字病理时代。

数字病理技术主要包括两步：第一步是将整张病理切片扫描成为高分辨率的数字化图像；第二步为基于人工智能技术对数字化图像进行特征提取和分析，致力于自动化疾病辅助诊断和预测患者生存率和治疗方案。

近年来，全偏振显微成像技术发展迅速。该成像方法具有不依赖于病理切片的染色、不对组织产生损伤、多种尺度和定量测量的特点。偏振显微成像方法有潜力针对活细胞、组织、器官和个体不同层次的微观结构和动力学过程进行定量检测，成为生物和医学领域观察和认识复杂生命过程的新型工具。

2014年，第一台全偏振显微镜成功问世，并初步应用在肝组织病理切片偏振数据测量与肝纤维化定量分级的临床任务中，为无染色、快速、定量辅助病理诊断铺平道路。

2015—2018年，多种案例初步验证了这项显微成像技术在临床病理辅助诊断中的应用潜力。比如，甲状腺癌和宫颈癌的病理辅助诊断、乳腺导管癌病理组织的定量分级、肠道疾病的病理分类。

2019年至今，基于偏振成像的数字病理技术在硬件和数据分析技术方面都有了突飞猛进的发展。在硬件方面，全偏振显微镜成功升级，可快速精确对整张病理切片进行偏振数据测量；在偏振数据分析方面，基于机器学习的大数据分析方法的建立，提取了能够识别各种特异性微观结构的偏振特征参数，定量完成了多种复杂的病理分类任务，以及实现了多种设备成像结果之间的转换，达到对病理切片虚拟染色成像的效果。

偏振数字病理对样本制备要求低，对数据分析方法的兼容性好，不但现有的机器学习方法可以被直接采用，也可根据偏振数据的特点设计新的数据处理模型。

随着基于偏振成像数字病理技术的发展，数字病理学在临床诊断中的应用潜力不断提升，未来“看见”看不见的信息将不再是梦想。

（作者系清华大学物理系、清华大学深圳国际研究生院教授）

编辑：李华山