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（來(lái)源：華為中國(guó)政企業(yè)務(wù)）

從樹(shù)立行業(yè)標(biāo)桿到推動(dòng)AI普惠，瑞金醫(yī)院RuiPath病理大模型正肩負(fù)起改寫(xiě)中國(guó)病理診斷格局的“新任務(wù)”。

我國(guó)癌癥形勢(shì)嚴(yán)峻，病理診斷作為疾病診斷“金標(biāo)準(zhǔn)”，是癌癥分型與治療方案的核心依據(jù)，但病理診斷領(lǐng)域痛點(diǎn)突出：病理醫(yī)生短缺且分布不均，三甲醫(yī)院不堪重負(fù)，基層初診符合率低，加劇診療延誤風(fēng)險(xiǎn)與區(qū)域差距。

如何通過(guò)數(shù)智技術(shù)賦能基層，實(shí)現(xiàn)區(qū)域病理診斷的同質(zhì)化？在大模型時(shí)代，如何借助技術(shù)東風(fēng)，讓“智慧病理”邁向普惠新階段？在近日舉辦的大模型時(shí)代下的數(shù)智化病理科建設(shè)研討會(huì)上，這一命題引發(fā)聚焦。

作為病理領(lǐng)域的頭部醫(yī)院，上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬瑞金醫(yī)院始終以推動(dòng)行業(yè)發(fā)展為己任，與華為等在人工智能領(lǐng)域具有深厚技術(shù)積累的企業(yè)攜手，率先打造RuiPath病理大模型，以標(biāo)桿之姿引領(lǐng)“智慧病理”發(fā)展。當(dāng)前，瑞金醫(yī)院更以開(kāi)源與多中心計(jì)劃，讓AI普惠之光，照亮病理診斷行業(yè)的前行之路。

用AI力量打造“智慧病理”

“智慧病理”的建設(shè)無(wú)法一蹴而就。早在2021年，瑞金醫(yī)院已擬定路徑藍(lán)圖，計(jì)劃通過(guò)三步，逐步打造“數(shù)字化智慧病理科”。

會(huì)上，瑞金醫(yī)院病理科主任王朝夫、

副主任醫(yī)師笪倩現(xiàn)場(chǎng)分享研究成果

第一步是信息化?；谛畔⑾到y(tǒng)，瑞金醫(yī)院對(duì)傳統(tǒng)病理科的工作流程進(jìn)行全面的數(shù)字化升級(jí)，為后續(xù)階段奠定IT基礎(chǔ)。

第二步是數(shù)字化?；跀?shù)字切片，瑞金醫(yī)院打造了病理診斷及衍生的相關(guān)數(shù)字病理應(yīng)用，改變病理醫(yī)生在傳統(tǒng)顯微鏡下逐張查看切片的工作方式，使醫(yī)生能夠在顯示屏上進(jìn)行病理診斷，大幅提升診斷效率與精度，同時(shí)有助于遠(yuǎn)程病理診斷模式落地。在這一階段，瑞金醫(yī)院攻克了數(shù)字切片閱片卡頓、馬賽克與存儲(chǔ)成本過(guò)高等技術(shù)難關(guān)。

第三步是智慧化?；贏I和病理科工作流程的有機(jī)融合，實(shí)現(xiàn)高效的AI輔助診斷，同時(shí)利用AI對(duì)病理數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和挖掘，發(fā)現(xiàn)新的疾病特征和治療方法。在這一階段，瑞金醫(yī)院與華為深度合作，整合各自在病理醫(yī)學(xué)和人工智能技術(shù)領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)資源，合力打造病理大模型。

雙方組建了“醫(yī)生+AI工程師”團(tuán)隊(duì)，基于瑞金醫(yī)院病理科百萬(wàn)級(jí)數(shù)字病理切片庫(kù)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，進(jìn)行模型蒸餾、知識(shí)蒸餾、模型精調(diào)，實(shí)現(xiàn)大模型從泛癌種精準(zhǔn)識(shí)別、輔助診斷任務(wù)到上層應(yīng)用的端到端落地。2025年2月，“瑞智病理大模型RuiPath”正式發(fā)布。

RuiPath覆蓋了我國(guó)每年全癌種發(fā)病人數(shù)90%的常見(jiàn)癌種，單切片AI診斷時(shí)間僅需數(shù)秒，能夠提前精準(zhǔn)識(shí)別病灶區(qū)域。這使得醫(yī)生的工作模式從在顯微鏡或顯示屏逐個(gè)尋找病灶，轉(zhuǎn)變?yōu)橐曰?dòng)方式審核AI診斷結(jié)果，從逐片診斷（Slide by slide）模式升級(jí)為逐步審核（Step by step），顯著提升病理診斷的效率與質(zhì)量。在業(yè)界14個(gè)主流輔助診斷任務(wù)測(cè)試中，RuiPath有7個(gè)任務(wù)達(dá)到行業(yè)SOTA水平。

突破數(shù)據(jù)、算力、應(yīng)用三大瓶頸

醫(yī)療領(lǐng)域?qū)I技術(shù)的需求旺盛，但因醫(yī)療業(yè)務(wù)的嚴(yán)謹(jǐn)性，醫(yī)療AI應(yīng)用的研發(fā)落地存在諸多障礙與挑戰(zhàn)。這一點(diǎn)在病理領(lǐng)域表現(xiàn)得尤為明顯。事實(shí)上，病理大模型的打造并非易事，要突破數(shù)據(jù)、算力、應(yīng)用三大技術(shù)瓶頸。在RuiPath的研發(fā)過(guò)程中，華為DCS AI解決方案發(fā)揮了關(guān)鍵支撐作用。

介紹“華為DCS AI智慧病理解決方案”

首先是數(shù)據(jù)問(wèn)題。病理切片數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一，病理圖片文件大、數(shù)量多，導(dǎo)致存儲(chǔ)成本居高不下，瑞金醫(yī)院病理科每年的數(shù)據(jù)增量達(dá)1.5PB。為解決這一問(wèn)題，瑞金醫(yī)院病理科將紛繁復(fù)雜的病理切片圖像格式統(tǒng)一為高壓縮、低時(shí)延的統(tǒng)一病理格式，解決不同格式病理數(shù)字切片造成的數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)歸集與交互，為后續(xù)大模型訓(xùn)練做好數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。

同時(shí)，基于華為獨(dú)有的數(shù)字化病理二次壓縮算法，瑞金醫(yī)院實(shí)現(xiàn)了病理數(shù)據(jù)的智能識(shí)別，讓數(shù)據(jù)壓縮比達(dá)到45%以上，配合OceanStor Pacific分布式存儲(chǔ)的高密硬件設(shè)計(jì)，進(jìn)一步提升存儲(chǔ)效率，節(jié)約了73%的機(jī)房空間。

病理數(shù)據(jù)標(biāo)注也是很大的難點(diǎn)，病理數(shù)據(jù)標(biāo)注有很高的專(zhuān)業(yè)門(mén)檻，耗時(shí)耗力。過(guò)去，3名病理醫(yī)生每天只能手工標(biāo)注70張數(shù)據(jù)。華為通過(guò)ModelEngine，為病理數(shù)據(jù)打造專(zhuān)有的智能處理與標(biāo)注工具，讓醫(yī)生不再是“標(biāo)注工”，而是“審核員”，每名醫(yī)生每天可標(biāo)注300張以上數(shù)據(jù)并批量審核，數(shù)據(jù)標(biāo)注效率和準(zhǔn)確率大幅提升，為RuiPath縮短了80%的訓(xùn)練數(shù)據(jù)準(zhǔn)備周期。

其次是算力問(wèn)題。從國(guó)外的病理大模型情況來(lái)看，算力需求大，前期投入成本高，不利于規(guī)?；瘧?yīng)用。RuiPath病理大模型目前僅需16張昇騰910B算力卡與具備虛擬化功能的推理一體機(jī)，就可以在大型三甲醫(yī)院與基層醫(yī)院落地，且模型訓(xùn)練周期縮短30%，推理并發(fā)提升一倍。算力門(mén)檻的極大降低，為病理大模型的廣泛應(yīng)用創(chuàng)造了有利條件。

第三是應(yīng)用問(wèn)題。病理AI應(yīng)用的開(kāi)發(fā)對(duì)接過(guò)程比較復(fù)雜，開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)，對(duì)技術(shù)人員有較高要求。華為ModelEngine AI工具鏈軟件可提供極簡(jiǎn)應(yīng)用開(kāi)發(fā)平臺(tái)，為AI應(yīng)用提供一站式開(kāi)發(fā)、調(diào)試和發(fā)布的工具鏈，幫助高效構(gòu)建AI應(yīng)用、快速驗(yàn)證應(yīng)用效果，支撐非專(zhuān)業(yè)開(kāi)發(fā)者快速上手。從瑞金醫(yī)院的實(shí)踐來(lái)看，病理科在3個(gè)月內(nèi)就研發(fā)出超過(guò)上百個(gè)下游診斷任務(wù)，涵蓋了多種常見(jiàn)癌癥及疑難病癥的診斷，這不僅豐富了病理診斷的應(yīng)用場(chǎng)景，也為不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)根據(jù)自身需求定制化開(kāi)發(fā)應(yīng)用提供了可能。

讓病理AI惠及全行業(yè)

2025年6月，在RuiPath大模型發(fā)布后不久，瑞金醫(yī)院宣布將其開(kāi)源，面向全行業(yè)開(kāi)放模型的核心技術(shù)與能力，包括RuiPath視覺(jué)基礎(chǔ)模型、WSI測(cè)試數(shù)據(jù)集、實(shí)踐指南等，覆蓋肺癌、結(jié)直腸癌、甲狀腺癌、胃癌、乳腺癌、前列腺癌、胰腺癌等7個(gè)常見(jiàn)癌種。

開(kāi)源，是為了打破技術(shù)壁壘，推動(dòng)行業(yè)交流與合作，促進(jìn)病理數(shù)智化技術(shù)的共同發(fā)展，加速實(shí)現(xiàn)區(qū)域乃至全國(guó)病理診斷的同質(zhì)化。當(dāng)前，將數(shù)字化診斷應(yīng)用于日常的診斷過(guò)程當(dāng)中的醫(yī)院病理科還是“少數(shù)派”。如何讓更多醫(yī)療機(jī)構(gòu)，尤其是基層醫(yī)院能夠低成本、高效率地引入先進(jìn)的病理AI技術(shù)，縮小與三甲醫(yī)院的診斷差距，成為下一步的關(guān)鍵。

瑞金醫(yī)院正在通過(guò)RuiPath全球多中心計(jì)劃，以實(shí)現(xiàn)服務(wù)共享、數(shù)據(jù)協(xié)同、成果共創(chuàng)，進(jìn)而構(gòu)建一個(gè)覆蓋廣泛、協(xié)同高效的病理診斷AI生態(tài)，讓優(yōu)質(zhì)的病理診斷資源能夠輻射到更多地區(qū)。

據(jù)了解，RuiPath全球多中心計(jì)劃的第一階段是遠(yuǎn)程試用。合作醫(yī)院提供本院已標(biāo)注的脫敏數(shù)字病理切片，將其作為RuiPath的測(cè)試數(shù)據(jù)；瑞金醫(yī)院為其提供RuiPath推理服務(wù)，并給出推理結(jié)果。這一階段讓合作醫(yī)院無(wú)需投入大量成本，就能初步體驗(yàn)到RuiPath的優(yōu)勢(shì)，為后續(xù)的深入合作奠定基礎(chǔ)。

第二階段是首批定向開(kāi)源。瑞金醫(yī)院選擇部分合作醫(yī)院作為首批定向開(kāi)源用戶(hù)，下載瑞金醫(yī)院開(kāi)源測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)集、開(kāi)源視覺(jué)基礎(chǔ)模型、開(kāi)放的下游任務(wù)，并進(jìn)行本地化部署，和本院病理系統(tǒng)對(duì)接，開(kāi)展增量訓(xùn)練和推理。此階段旨在幫助有一定基礎(chǔ)的醫(yī)院逐步構(gòu)建適合自身的病理AI應(yīng)用能力。

第三階段則是專(zhuān)有模型開(kāi)源。合作醫(yī)院按照相關(guān)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)要求，提供一批已標(biāo)注的脫敏數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，在瑞金醫(yī)院進(jìn)行二次訓(xùn)練；這樣一來(lái)，合作醫(yī)院無(wú)需自建算力進(jìn)行二次訓(xùn)練，就可以訓(xùn)練出匹配自身數(shù)據(jù)特征的病理模型。這一階段將讓病理模型更貼合合作醫(yī)院的日常診療特點(diǎn)和患者群體特征，從而更好地發(fā)揮AI在病理診斷中的輔助作用，提升整體診療水平。

在推動(dòng)智慧病理的道路上，瑞金醫(yī)院展現(xiàn)出了長(zhǎng)遠(yuǎn)眼光和強(qiáng)烈的責(zé)任擔(dān)當(dāng)。通過(guò)與華為攜手打造RuiPath病理大模型，并將其開(kāi)源及推進(jìn)全球多中心計(jì)劃，瑞金醫(yī)院不僅樹(shù)立了行業(yè)標(biāo)桿，更以實(shí)際行動(dòng)推動(dòng)著病理診斷領(lǐng)域AI普惠的實(shí)現(xiàn)。未來(lái)，隨著RuiPath開(kāi)源模型在更多醫(yī)療機(jī)構(gòu)的應(yīng)用落地，必將帶動(dòng)區(qū)域乃至全國(guó)病理診斷水平的整體進(jìn)步，為造福更多患者貢獻(xiàn)巨大力量。