一张肿瘤组织病理切片，过去由人工在显微镜下诊断耗时数分钟。而现在，AI辅助下的单切片诊断时间从分钟级压缩到秒级。
今天（5日），上海交通大学医学院附属瑞金医院、邯郸市中心医院、延安大学附属医院等20家医院正式入驻华为云“行业AI梦工厂”智慧医疗专区，瑞金医院RuiPath病理大模型的云上规模化应用当天同步开启。这意味着，“秒级”的病理诊断辅助能力，正在从头部三甲医院向县域基层延伸。
长期以来，我国医疗行业面临一个结构性难题：全国3.8万家医院中，只有5000家设有病理科，病理医生不足2万人，缺口超过14万人。这些医生高度集中在少数三甲医院，大量县域医院并不具备独立病理诊断能力，患者往往需要跨区域就医。
与此同时，医院在推进病理数字化时也存在现实困难：单张数字切片5年期存储成本约1-2元/GB，上传所需的带宽成本翻倍，现有系统大多不支持数字切片管理。另外，不同医院在病理制片、染色及扫描等环节存在差异，导致数据异质性显著，病理模型很难直接跨院适用。
在这样的背景下，瑞金医院联手华为云，在2025年2月发布了RuiPath病理大模型——这也是中国首个进入医院生产流程的临床级病理大模型。
“传统方法中，基于卷积神经网络的系统对数据要求高，需要大量精细标注的样本，且通常聚焦于少数常见病种。现在有了基础模型，仅需相对较少的标注数据，借助弱监督甚至简化标注方法，便能取得更优的效果，并泛化至更多病种及复杂场景。”上海交通大学医学院附属瑞金医院-上海市数字医学创新中心专职副主任朱立峰提到一个关键变化。
RuiPath病理大模型是中国首个进入医院生产流程的临床级病理大模型。
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目前，RuiPath病理大模型覆盖90%的中国常见癌种、90%的下游诊断任务。通过数据飞轮实战，准确率超过90%，能辅助病理医生日常90%的病理诊断工作。
技术突破之外，落地考验着解决方案的“性价比”。据介绍，这套方案只需医院购买扫描仪，存储、算力和算法均可基于云上构建。中小医院无需新购本地存储和算力，可以沿用现有的消费级PC，网络也无需升级。首年投入成本为传统一次性购置存储、算力和AI算法成本的10%。
“医生工作站上传大约5%的疑似主要特征区域到云端，云端大模型完成推理后即可返回结果。”这意味着，即便在有限带宽和有限算力投入下，基层医院也能获得与三甲医院相当的AI诊断能力。
邯郸市中心医院是这一方案的实际应用者。该院病理科年切片量约15万张，在传统显微镜下，一个病例的精细观察耗时数十分钟，医生长年累月高强度用眼，工作负荷沉重。
该院病理科主任田云霄介绍，依托瑞金RuiPath病理大模型，用本地病理数据微调增训。结果显示，组织学类型的诊断准确率从63%提升到了90%以上。“目前，我们正在尝试用‘流动扫描工作站’的方式，在获得县级医院的授权下收集数据，打造符合邯郸区域疾病特色的专属病理模型，再反哺给基层使用。”
截至目前，瑞金RuiPath病理大模型已扩展至河北、云南、贵州等地的20多家医院在线配资导航，覆盖了从顶尖三甲到地市三甲、县域医院的多级体系。“在确保数据安全的前提下，让云上病理模型像开通互联网医院一样，快速、便捷地接入现有病理业务系统，真正破解诊疗难题。”邯郸市中心医院人工智能实验室主任李星表示。
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