Google开源可快速从医疗数字图片传输协议（Digital Imaging and Communications in Medicine，DICOM）存储检索全玻片图片（Whole Slide Image，WSI）的EZ WSI DICOMWeb函数库，以促进数字病理学应用的发展。

WSI是一项将传统病理学切片数字化的技术，而病理切片则是将组织样本切成非常薄的薄片，进行染色后在显微镜下观察，这是医学诊断的一部分，供医疗人员观察癌症和各种病理状态。将病理切片数字化，就能够存储在数字设备并在计算机上查看，更方便地用于共享、远程诊断、教育和研究等目的，同时还能作为人工智能和机器学习的数据源。

但是WSI同时也存在资料管理挑战，因为高分辨率图像容量非常庞大，要从DICOM存储中，以DICOMweb检索特定WSI区块（Patch）并不是一件简单的事，除了过程相当复杂，还需要拥有对DICOM格式的专业知识。DICOMweb是DICOM的网页标准，用于访问、检索和管理医学图像资料。

因此Google开发EZ WSI DICOMWeb Python函数库的目的，便是要简化这些操作，高效且简单地访问WSI区块图像，进一步使WSI方便共享和访问，促进协作和知识传递，同时让研究人员更简单地将这些资料用于机器学习技术，在医疗保健领域推动人工智能应用。

相较传统方法，需要从DICOM存储下载完整的WSI，在本地端截取区块图像，如此不只增加网络流量使用，也会产生更多延迟，并占用大量存储空间，EZ WSI DICOMWeb函数库直接通过DICOMweb API检索需要的WSI区块图像，可以直觉且简洁的使用图像资料，开发人员也不需要深入了解DICOM的数据结构和API，而能更专注于应用开发上。

使用EZ WSI DICOMWeb函数库，开发者可以操作云计算DICOM存储中的WSI，简单截取特定区块图像，加速各种病理学工作流程，Google现在通过开源此函数库，来加速数字病理学的人工智能应用发展。