县城医院也可精准诊断 瑞金医院携手华为开源病理大模型
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2025-07-02 21:00:48
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IT时报记者 贾天荣

在癌症诊疗中,早发现、早诊断、早治疗至关重要。然而,我国病理行业正面临着严峻挑战:病理医生数量缺口巨大,分布不均衡,基层医院初诊符合率较低。6月30日,瑞金医院联合华为宣布开源RuiPath病理模型,旨在降低医院病理AI辅助诊断部署门槛。

“AI走到今天,如何从‘发布’真正走向临床应用,仍面临不小挑战。”在发布会上,中国工程院院士、上海交通大学医学院附属瑞金医院院长宁光指出,当前病理大模型面临的首要问题是覆盖率不足,“RuiPath虽然已能覆盖约90%的常见肿瘤类型,但仍有部分病种未被纳入,如口腔类、儿科肿瘤等”。

他进一步指出,第二大挑战则是应用可及性不高,“病理大模型只有真正应用于临床,才能产生价值,实现AI普惠。”

基于此,瑞金医院携手华为推动RuiPath模型全面开源,希望通过共享数据与模型,让全社会共享瑞金在病理AI方面的积累与成果。开源不仅有助于其他医疗机构快速应用AI技术,也鼓励更多科研力量参与到模型的持续优化中,助力推动病理AI从技术突破走向规模化普惠应用。

实现精准诊断的“最后一公里”

《IT时报》记者注意到,中国国家癌症中心发布的《2024中国癌症报告》显示,2022年中国约新发482.47万癌症病例,死亡病例257万例,占全球总数的近1/4。

数据显示,全国注册病理医生不足2万人,实际缺口高达14万人。病理医生资源也分布不均,80%集中在大城市,70%集中于三甲医院。一线三甲医院如瑞金医院,每天需处理的病理切片数量超过6000张,工作负荷巨大;而基层医院由于设备和人才双重匮乏,病理初诊的符合率有待提升。

今年2月,瑞金医院携手华为开发的RuiPath临床级多模态病理大模型正式发布。该模型涵盖泛癌种视觉特征提取、视觉-语言跨层表征对齐、长序列的深度思考模型训练机制等能力,用于全流程临床病理辅助诊断,目前已覆盖中国每年全癌种发病人数90%的19个常见癌种,涵盖上百个辅助诊断任务。

“RuiPath只是AI赋能医疗的一个缩影。”上海申康医院发展中心副主任王育表示,病理学作为“所有疾病诊断的金标准”,在整个医学体系中处于至关重要的位置,是实现精准诊断的“最后一公里”。

然而,当前病理学科面临不少结构性难题。例如,病理人才的培养周期较长,且随着学科的发展,亚专科化趋势日益明显。不同器官对应的病理诊断要求高度专业化,但由于人类器官复杂多样,各家医院在病理亚专科建设上的能力参差不齐,尤其是在中心城区与基层医疗机构之间存在显著差距。

在这样的现实背景下,瑞金医院率先结合大模型与大数据技术,提炼并构建出RuiPath病理AI模型。这不仅是人工智能与医学深度融合的有力实践,也为推动病理学科发展、提升诊断能力、缩短病理人才培养周期奠定了坚实基础。

病理大模型的落地挑战如何破局

尽管取得初步成效,病理AI的落地依然面临如数据质量与标注标准、算法依赖人工标注、算力瓶颈与存储压力等诸多挑战。

瑞金医院病理科副主任医师笪倩坦言,为此,瑞金医院持续推进病理科数字化和智慧化建设,不断突破技术瓶颈。数据层面,百万级高质量病理切片库覆盖常见癌症,且罕见病数据全国领先;算法层面,采用“智能学习系统”(PanVL-T1技术),在12个主流公开数据集14个辅助诊断任务中,有7个任务AUC、ACC、 F1 score三个维度均比肩世界顶尖模型;算力层面,首次用16张国产芯片训练百万切片;存力层面,通过压缩技术最多可省下45%存储空间,存算协同技术节约30%训练周期。

“未来,我们期望RuiPath能从上海辐射全国,让县医院也能拥有三甲医院的诊断能力,并联合全球机构整合多模态数据,为癌症患者抢出更多生命时间。”笪倩说。

瑞金医院-上海市数字医学创新中心专职副主任朱立峰介绍,此次开源的为RuiPath病理模型的核心“视觉基础模型”。该模型依托瑞金医院百万张高质量数字病理切片数据,基于华为AI全流程工具链ModelEngine进行标注、训练和模型精调而成,在业界12个主流公开数据集的14个辅助诊断任务测试中,有7个达到业界领先水平(SOTA),并已具备临床验证能力。本次开源配套提供测试数据集,覆盖了肺癌、结直肠癌、甲状腺癌、胃癌、乳腺癌、前列腺癌、胰腺癌等7个常见癌种。

会上,瑞金医院还举行了RuiPath病理大模型全球多中心计划启动会,携手海内外12家医疗机构共享最新研发成果,协同推动病理大模型的持续迭代。

瑞金医院病理科主任王朝夫介绍,该计划主要具有三大核心目标:其一是通过多中心协作,将优质病理资源与RuiPath技术推广至偏远及资源匮乏地区,进而提升病理AI可及性,解决病理诊断能力不足问题;其二是通过建立统一质控与数据管理流程,确保模型在不同中心诊断结果的一致性与可靠性,推动行业标准化体系建设;三是依托多中心应用积累的丰富数据,加速数字化病理与计算病理学研究,助力学科突破,促进技术创新。

转自:IT时报

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