在數(shù)智病理加速滲透的當(dāng)下，病理AI正從實(shí)驗(yàn)室走向臨床一線，成為緩解病理醫(yī)生短缺、提升診斷效率的重要力量。然而，當(dāng)技術(shù)真正觸達(dá)醫(yī)院實(shí)際場(chǎng)景時(shí)，一個(gè)現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)逐漸凸顯——跨域泛化能力，正成為制約病理AI落地效果的關(guān)鍵瓶頸。

一、泛化難題：病理AI落地的“隱形門(mén)檻”

病理診斷的場(chǎng)景復(fù)雜性，遠(yuǎn)超實(shí)驗(yàn)室環(huán)境的理想化設(shè)定。不同醫(yī)院使用的病理掃描儀品牌各異，從進(jìn)口高端設(shè)備到國(guó)產(chǎn)主流機(jī)型，硬件參數(shù)的差異直接導(dǎo)致數(shù)字切片的成像質(zhì)量和分辨率存在天然區(qū)別；更關(guān)鍵的是，各醫(yī)院的染色規(guī)范、制片流程往往帶有“個(gè)性化”特征，同一病種的切片在不同醫(yī)院可能呈現(xiàn)出微妙的色彩及形態(tài)差異。 這些差異，讓在A醫(yī)院表現(xiàn)優(yōu)異的病理AI模型，到了B醫(yī)院可能出現(xiàn)敏感度下降，假陽(yáng)性率升高的情況。某三甲醫(yī)院病理科主任曾坦言：“我們引進(jìn)的AI系統(tǒng)，在試點(diǎn)階段準(zhǔn)確率能到90%，但實(shí)際用起來(lái)，遇到我們醫(yī)院特有的染色風(fēng)格，對(duì)某些亞型的識(shí)別就沒(méi)那么準(zhǔn)了?！边@種“水土不服”，讓不少病理AI產(chǎn)品停留在“輔助”的淺層次應(yīng)用，難以真正融入日常診療流程。

行業(yè)破局：泛化挑戰(zhàn)的常規(guī)探索 面對(duì)泛化難題，行業(yè)內(nèi)已形成幾種常見(jiàn)的應(yīng)對(duì)思路：

擴(kuò)大訓(xùn)練數(shù)據(jù)覆蓋：通過(guò)收集多中心、多設(shè)備、多染色方案的病理數(shù)據(jù)，在模型訓(xùn)練階段盡可能覆蓋更多場(chǎng)景。但這種方式成本高昂，且難以窮盡所有醫(yī)院的個(gè)性化差異，尤其對(duì)于中小醫(yī)院特殊流程的適配性有限。

設(shè)備參數(shù)校準(zhǔn)：針對(duì)主流掃描儀型號(hào)，在模型中加入設(shè)備參數(shù)校正模塊，試圖通過(guò)算法抵消硬件差異。但當(dāng)醫(yī)院使用小眾設(shè)備或更新機(jī)型時(shí)，校準(zhǔn)效果往往打折扣。

臨床針對(duì)性調(diào)優(yōu)：在合作醫(yī)院進(jìn)行小范圍數(shù)據(jù)采集，由工程師手動(dòng)調(diào)整模型參數(shù)。這種方式依賴人工介入，周期長(zhǎng)且難以持續(xù)跟進(jìn)醫(yī)院流程的動(dòng)態(tài)變化。 這些嘗試在一定程度上緩解了泛化問(wèn)題，但始終未能跳出“被動(dòng)適配”的邏輯，難以實(shí)現(xiàn)病理AI在不同場(chǎng)景下的穩(wěn)定表現(xiàn)。

二、自進(jìn)化閉環(huán)：讓模型“讀懂”每個(gè)醫(yī)院的需求

在行業(yè)探索的基礎(chǔ)上，一些企業(yè)開(kāi)始嘗試更系統(tǒng)的解決方案。其中，廣州方信醫(yī)療技術(shù)有限公司基于多年病理信息化積累，構(gòu)建的“模型-應(yīng)用-數(shù)據(jù)-進(jìn)化”閉環(huán)系統(tǒng)，為破解泛化難題提供了新的思路。 這套系統(tǒng)的核心，在于讓AI模型具備“自我學(xué)習(xí)”的能力，能隨著醫(yī)院的實(shí)際應(yīng)用持續(xù)優(yōu)化，最終適應(yīng)特定場(chǎng)景的個(gè)性化需求。

其運(yùn)行邏輯體現(xiàn)在四個(gè)相互銜接的環(huán)節(jié)。

1、無(wú)縫融入：讓模型成為工作流的一部分

方信將基礎(chǔ)病理AI模型（如組織分割、病變檢測(cè)模型）部署在醫(yī)院本地服務(wù)器，深度集成到病理科的病理信息系統(tǒng)或?qū)Ｓ霉ぷ髡局?。醫(yī)生在日常閱片時(shí)，AI在后臺(tái)自動(dòng)運(yùn)行，通過(guò)數(shù)字閱片側(cè)邊欄呈現(xiàn)可疑區(qū)域標(biāo)記、分類建議等信息——既不打斷醫(yī)生的核心工作流，又能自然地將AI能力嵌入診療環(huán)節(jié)。

2、無(wú)感反饋：讓數(shù)據(jù)“主動(dòng)”流向模型

解決泛化問(wèn)題的關(guān)鍵，在于獲取能反映醫(yī)院個(gè)性特征的數(shù)據(jù)。但醫(yī)生的工作本就繁重，額外的反饋任務(wù)往往難以持續(xù)。方信的“無(wú)感反饋”機(jī)制，讓數(shù)據(jù)收集成為工作的自然副產(chǎn)品： - 系統(tǒng)自動(dòng)記錄醫(yī)生的最終診斷結(jié)論，與AI初步建議比對(duì)，差異點(diǎn)即為反饋信號(hào)； - 醫(yī)生對(duì)AI標(biāo)記區(qū)域的忽略、放大、修改等操作，被解析為對(duì)結(jié)果的認(rèn)可或否定； - 若醫(yī)生在某區(qū)域花費(fèi)額外時(shí)間，可能暗示AI結(jié)果存在不確定性，成為間接反饋。 偶爾需要的顯式反饋，也通過(guò)“一鍵確認(rèn)”“拖拽修正”等輕量化操作實(shí)現(xiàn)，耗時(shí)僅數(shù)秒。

3、本地閉環(huán)：讓安全與進(jìn)化并行

醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性，決定了“數(shù)據(jù)不出院”是底線。方信將所有原始切片、診斷結(jié)果、反饋數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在醫(yī)院本地服務(wù)器，僅在院內(nèi)完成數(shù)據(jù)處理：通過(guò)LLM提取病歷語(yǔ)義，識(shí)別AI與醫(yī)生診斷的差異區(qū)域，提取對(duì)應(yīng)的切片片段并關(guān)聯(lián)掃描儀型號(hào)、染色批次等元數(shù)據(jù)，最終形成脫敏的增量訓(xùn)練樣本。這既符合HIPAA、GDPR等隱私法規(guī)，又為模型進(jìn)化提供了“原汁原味”的本地?cái)?shù)據(jù)。

4、自進(jìn)化：讓模型“越用越順手”

基于本地生成的增量數(shù)據(jù)，方信的模型在醫(yī)院閑時(shí)自動(dòng)啟動(dòng)增量學(xué)習(xí)：加載基座模型后，僅更新部分網(wǎng)絡(luò)層以減少計(jì)算量，同時(shí)通過(guò)算法避免“災(zāi)難性遺忘”——既掌握新的本地特征，又不丟失原有能力。進(jìn)化后的模型會(huì)自動(dòng)在歷史驗(yàn)證集上測(cè)試，通過(guò)后無(wú)縫替換舊模型，否則回滾并通知工程師。 這種“基座模型+本地進(jìn)化”的模式，讓AI從“通用適配”走向“個(gè)性精通”。某合作醫(yī)院的反饋顯示，系統(tǒng)上線一個(gè)月后，對(duì)該院特色染色切片的診斷符合率提升了12%，醫(yī)生的使用頻率也從初期的30%升至80%。

三、進(jìn)化，是為了更好地服務(wù)

病理AI的價(jià)值，終究要回歸臨床實(shí)踐——讓醫(yī)生用得順手，讓診斷更精準(zhǔn)高效。當(dāng)模型能像“老搭檔”一樣，隨著醫(yī)院的需求持續(xù)成長(zhǎng)，泛化難題自然迎刃而解。方信的探索，正指向這樣一個(gè)方向：病理AI的終極競(jìng)爭(zhēng)力，不在于初始的準(zhǔn)確率有多高，而在于能否在與臨床的互動(dòng)中，持續(xù)貼近每個(gè)場(chǎng)景的真實(shí)需求。 在數(shù)智病理建設(shè)的浪潮中，這種“越用越好用”的進(jìn)化能力，或許正是讓AI真正扎根臨床的關(guān)鍵所在。