5万元，北京协和医院拟转化一项病理标签专利技术

近日，北京协和医院发布科技成果转化公示，医院拟将“一种病理标签”专利技术以专利权转让方式成功转化予北京鑫启成科技有限公司，转让金额5万元。

该专利技术由北京协和医院病理科薛晓伟及其临床科研团队共同研发完成。

团队长期深耕病理诊断与技术应用领域，在病理标本处理、标记与信息化管理方面具备丰富的临床实践经验与技术创新积累。此次转化的“一种病理标签”技术，旨在提升病理标本管理的标准化与追溯效率，具有较强的临床适用性和转化潜力。

本次专利技术的受让方北京鑫启成科技有限公司，是一家专注于医疗科技产品研发与技术服务的企业。公司在医疗器械、医疗信息化及相关技术服务领域具有一定业务布局，致力于通过技术转化支持临床医疗流程的优化与创新。

该技术是一种用于病理样本管理的智能标签系统，能够通过夹持或吸附方式将标签牢固固定在病理样本上，并利用内置射频报警元件实时监测，防止样本丢失或被误丢弃，从而提升病理标本的可追溯性与安全管理水平。

在病理科的日常工作中，对组织标本进行准确编号是确保诊断流程可追溯的基础环节。目前，常规做法是使用卡纸或可打印信息的标签来承载病理编号。

这些标签需要粘贴在病理样本本身或样本容器表面。然而，当多个病理样本在工作台上顺序排列或置于密集的存储架时，样本或容器之间极易相互遮挡，使得贴在侧面的标签难以被直接看见。

这种遮挡导致了一个实际的操作难题：医务人员在需要复查、补取或清理特定标本时，无法快速、直观地看到对应的病理编号。

他们往往需要移动或拿起多个样本才能找到目标，这个过程效率低下，且在操作中存在误拿或干扰其他样本的风险。

因此，现有的标签系统在标本密集排列的场景下，存在着溯源不便、查找效率低的明显缺陷。

正是基于上述临床操作中标签易被遮挡、样本溯源效率低的现实痛点，该专利设计了一种新型病理标签系统。该方案不仅从根本上改变了标签与样本容器的空间关联方式，更通过集成化与智能化的设计，为病理样本管理带来了多重突破性优势。

该专利所设计的病理标签系统，在多个层面体现出显著的优势与先进性。首先，它创新性地采用了“标签框—连接件—固定夹”的分离式结构。

标签框用于承载记载病理编号的纸片或打印标签，而固定夹则通过弹性夹紧、吸盘吸附或粘接层粘贴等方式，牢固地固定在病理样本容器上。两者之间通过一个可径向弯折的连接件进行连接。

这一设计在空间上将信息展示单元（标签框）与样本固定单元（固定夹）分离开来，从根本上解决了传统标签因直接粘贴在容器侧面而极易被相邻样本遮挡的痛点。医务人员无需移动密集排列的样本瓶或袋，便能直接看到悬置于容器上方的标签信息，实现了快速、无干扰的视觉溯源。

其次，该标签引入了主动式的防丢失管理功能。在标签框内部专门开设了放置孔，并集成了射频报警元件。其工作原理是，在实验室出入口或医疗废物丢弃点等关键区域部署射频监测基站，与标签内的射频元件构成一个监控网络。

当带有重要病理样本的标签意外被带离授权区域或被当作垃圾处理时，射频信号会触发监测装置的声光报警，从而即时提醒工作人员，有效防止了因样本误丢而导致的诊断中断或医疗事故。这种将物理标识与电子监测相结合的方式，提升了病理样本管理的安全等级。

在固定方式上，该设计展现了高度的适应性与可靠性。固定夹不仅可以通过其弹性夹紧部直接夹住容器边缘或袋体，还可在夹紧部内侧或外侧附加医用硅胶吸盘。吸盘在受压时排出空气形成负压，能产生额外的吸附力，使得标签在光滑的容器表面也能保持稳固。

对于不规则曲面或不宜夹持的容器，固定夹外侧还备有厚厚的弹性粘接层，揭开保护膜后即可牢固粘贴。这种多模式固定机制，确保了标签能够兼容各种材质和形状的病理样本容器。

此外，连接件采用类似万向管的结构，由多个可相对转动的关节环串接而成。

这种结构允许使用者在三维空间内随意弯曲并定型连接件，从而灵活调整标签框的悬停位置、角度和高度。一个关键的设计细节是，调节连接件所需的操作力被设定为大于标签框自身的重力。

这意味着，一旦将标签框调整到理想的、便于观察的角度，它就不会因为自身重量而下垂或移位，能够长期保持设定好的、整齐划一的展示姿态，进一步优化了视觉查找的效率和科室的整洁度。

最后，标签框与透明压板的组合设计兼顾了信息保护与便捷更换。压板可以像相框一样打开或闭合，将纸质标签压在下面。透明的材质确保了信息清晰可视，同时保护标签免受液体污染或物理磨损。

当需要更新信息时，可以轻松打开压板更换标签，操作极为简便。

综上所述，该专利技术通过巧妙的机械结构设计、电子监测集成和多模式固定方案，系统性地解决了病理样本溯源难、易丢失、标签固定不可靠等问题，显著提升了病理科室的工作效率与管理安全性，体现了较强的实用性和创新性。

针对病理科信息化与流程优化的更广泛需求，国内外企业与科研团队正持续探索整合程度更高、智能化更深入的解决方案。

阔然生物在下一代病理（NGP）整体解决方案上取得了多维度成果：

核心技术层面，其掌握的多重荧光免疫组化技术（mIHC）可在一张FFPE组织切片中实现多种标志物染色，同时对多个生物组织样本的细胞进行平行检测，为肿瘤微环境研究提供全面精准信息，助力肿瘤精准诊断与治疗方案制定，配套的免疫显色试剂盒能提供TSA染色所需的多色荧光染料、反应液和HRP标记二抗，兼容不同品牌一抗，支持3-9种标志物灵活搭配，检测一致性与可靠性已获多中心临床研究证实。

仪器设备层面，其推出的KRMED全系列智能扫描系统利用多光谱拆分技术，可实现单张切片上 9 个标志物的全自动定量病理成像，具备无人值守的高通量超高速扫描成像能力，还开发了能自动化完成免疫组化及多重荧光免疫组化实验的设备，可一键完成烤片、脱蜡、抗原修复直至复染全过程，流程标准且加样精密。

AI 分析层面，其自主研发的KRpath™全自动病理图像AI分析系统基于自适应性深度学习（AI+）算法，实现图像注释、组织分型、细胞识别、表型鉴定和空间分析等功能，内置自动化报告生成工具与多维度数据可视化功能，已广泛应用于组织病理学、细胞生物学和生物医学等多个领域。

金域医学、腾讯（聚焦 AI 技术研发与医疗领域应用的科技企业）与广州医科大学附属第一医院依托AI大模型DeepGEM 开发病理基因多模态大模型项目，可通过常规组织病理图像预测肺癌基因突变，1分钟内即可完成多种常见肺癌驱动基因突变预测，精准度达 78%~99%。

技术上采用多示例学习（MIL）及无需人工标注肿瘤区域的“端到端”架构，能更好捕捉全局信息以提升预测准确性，且适用于切除活检、穿刺活检等不同类型样本，还可生成基因突变空间分布图，直观展示突变在组织内的分布。

目前，三方已正式签署协议启动联合开发，项目处于深化开发与临床应用推进阶段：一方面将进一步扩大肺癌获批基因识别范围及多模态研究，推动 DeepGEM 大模型在肺癌基因突变预测中的临床应用。

另一方面将拓展模型在其他癌种的能力验证，并开发整合病理形态学与蛋白组学、代谢组学等信息的病理基因多模态大模型，最终实现泛化性的多部位、多癌种、多组学 AI 辅助诊断。

展望未来，整个病理行业正加速向数字化、智能化方向演进。以全切片扫描、人工智能（AI）分析为核心的“新一代标本数字化”正在重塑工作流程。在此背景下，能够确保物理样本准确、安全流转的硬件基础显得尤为重要。