“病理诊断就像医疗界的“终极判官”，能从细胞层面揪出疾病真相，决定着后续治疗方案。但这份重任却面临着巨大困境——中国病理医生缺口超10万，相当于每3000人才有1位病理医生，而且大部分集中在大城市的三甲医院。想象一下，偏远地区的患者为了等一张病理诊断报告，可能要辗转千里、排队数周，而病理科医生们每天对着几百张病理切片，眼睛酸痛、疲惫不堪，稍有疏忽就可能错过关键病灶。”
6月30日，一则重磅消息打破了这种僵局！上海交通大学医学院附属瑞金医院携手华为，共同宣布开源共研的病理大模型RuiPath。这一消息瞬间在医疗圈和科技圈引发“地震”，因为它不仅是国产医疗AI从“闭门造车”到“共享共赢”的转折点，更像是一把打开医疗普惠大门的金钥匙，将彻底改写病理诊断的未来。接下来，就让我们一起深入了解这场医疗AI革命背后的故事。
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病理诊断作为医疗诊断的“金标准”，对于疾病的准确判断和治疗方案的制定起着至关重要的作用。然而，当前病理诊断面临着诸多严峻的挑战。在中国，仅有近5000家医院设有病理科，病理医生缺口超过10万人，且约80%的病理医生集中在三甲医院。这导致基层医院病理诊断能力严重不足，患者往往需要长途跋涉前往大城市的大医院进行病理检查，不仅增加了患者的负担，也加剧了医疗资源分配的不均衡。
同时，病理医生的工作任务极为繁重。以瑞金医院为例，每个病理医生平均每天要看200-300张病理切片，传统的病理诊断方式需要医生在显微镜下仔细观察切片，寻找病灶，一张组织切片的诊断时间通常需要5-10分钟，这不仅耗费医生大量的精力和时间，还容易因疲劳等因素导致误诊或漏诊。RuiPath病理大模型是由瑞金医院在华为团队的支持下研发的临床级多模态病理大模型，具有诸多先进的技术能力和显著优势。
强大的诊断覆盖能力
该模型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。无论是肺癌、结直肠癌、甲状腺癌等常见高发癌种，还是一些相对罕见的癌症，RuiPath都展现出了强大的诊断能力，为医生提供全面的辅助诊断支持。
先进的技术架构
在技术架构方面，RuiPath涵盖了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先进技术。通过对百万张高质量数字病理切片数据的学习和分析，模型能够精准提取病理图像中的关键特征，并将视觉信息与医学知识进行有效融合，实现对病理切片的准确解读。
卓越的性能表现
在业界12个主流公开数据集的14个辅助诊断任务测试中，RuiPath有7个达到业界领先水平（SOTA），准确度优于业界平均水平。在临床应用中，其更是将单张切片的诊断时间从5-10分钟压缩至秒级，大大提高了诊断效率，使病理诊断迈入秒级时代。同时，模型的诊断准确性也为医生提供了更可靠的参考，有助于减少误诊和漏诊的发生。此次瑞金医院与华为联合开源RuiPath病理模型，具有多方面的重要意义，堪称推动医疗AI普惠的关键一步。
瑞金医院多年积累的高质量病理数据经过训练和精调，转化为临床级模型和工具。基层医院在引入病理AI辅助诊断时，无需再从数据准备、模型训练、应用开发等最基础的工作做起，节省了大量的初始工作和时间成本，能够快速将先进的病理AI技术应用于实际诊断中，促进病理AI辅助诊断在基层的广泛应用。通过开放数据标准、工具、评测数据集，开源行动有效解决了从源头数据处理、模型部署、应用开发到评测上线过程中的一系列实际困难。以往，AI模型从实验室到临床应用的“最后一公里”往往充满阻碍，而此次开源为AI行业化落地提供了最佳实践，打通了这一关键环节，让更多的医疗机构和科研团队能够基于开源的模型和工具，开展进一步的研究和应用开发，加速AI技术在医疗行业的全面落地。瑞金医院作为国内顶尖的医疗机构，将自身优质的数据和经验知识沉淀到RuiPath病理模型中并开源。这使得头部三甲医院的病理诊断能力能够快速复制到基层医院，实现各级医院病理诊断领域的高水准“齐步走”。通过这种方式，不同地区、不同层级的医院都能够借助先进的病理大模型提升诊断水平，为患者提供更准确、高效的病理诊断服务，促进医疗资源的均衡分配。本次开源的是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，使用华为AI全流程工具链Model Engine进行标注、训练和模型精调而成。配套提供的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，这些数据集为其他医疗机构和科研团队进一步优化和验证模型提供了宝贵的资源。同时，华为同步开放了基于以上开源模型的工具及实践指南。这些工具和指南涵盖了从数据准备、模型训练到应用部署的全流程，具有很强的实用性和操作性。即使是对AI技术不太熟悉的医疗机构，也能够按照指南的步骤，顺利将开源模型应用到自身的病理诊断工作中。华为与瑞金医院在病理模型领域的合作由来已久，共同经历了“数字化”和“智慧化”两个重要阶段。早在2023年，双方就联合业界发布了《数字化智慧病理科建设白皮书》，统一了数字病理格式，实现了病理切片数据的标准化落地，为后续的智慧化发展奠定了坚实的基础。在此阶段，双方致力于将传统的病理切片转化为数字化数据，解决了数据存储、传输和管理的难题，为进一步利用AI技术进行分析和诊断创造了条件。从2024年开始，华为天才少年团队入驻瑞金医院，开启了合作的“智慧化”阶段。双方团队进行数据工程、模型工程、应用工程的联合研发。基于高质量的数据，通过“医生+AI工程师”的创新合作模式，进行模型蒸馏、知识蒸馏、模型精调。在这个过程中，医生的角色发生了转变，从传统的逐条标注数据转变为批量审核数据，不仅效率大幅提升，还保证了标注的专业性和准确性。同时，改变了传统单癌种小模型开发模式，实现了大模型从泛癌种精准识别、辅助诊断任务到上层应用的端到端落地，使其贯穿医生诊断全流程。在技术实现方面，华为采用了一系列先进的技术手段。例如，采用算存网协同、模型及算法优化技术，仅用16卡集群就完成了RuiPath病理模型的开发及部署。同时，通过缓存技术用快速查找替代复杂的重复计算，大幅降低推理成本。在数据处理方面，ModelEngine内置40+专项数据处理算子，可实现医疗知识快速生成；其独有CSP数据预处理免patch切分算子，让百万规模切片预处理时长从月级缩短到天级，整体系统级模型训练与推理加速能力，实现模型训练周期缩短30%，推理并发提升一倍。瑞金医院与华为联合开源病理大模型RuiPath，为医疗行业的未来发展描绘了一幅美好的蓝图。在未来，随着更多医疗机构和科研团队基于开源模型进行研究和创新，病理诊断的准确性和效率将得到进一步提升。基层医院能够借助这一先进技术，为当地患者提供更优质的医疗服务，缓解患者看病难、看病贵的问题。同时，开源行动也将促进医疗AI行业的规范化和标准化发展。通过共享数据标准、工具和评测数据集，不同团队开发的AI模型将在统一的框架下进行评估和优化，推动整个行业向更高水平迈进。此外，RuiPath病理大模型的成功开源，也为其他医疗领域的AI应用提供了借鉴和示范。未来，我们有理由期待在更多的医疗细分领域，出现类似的创新成果和开源行动，共同推动医疗行业向智能化、精准化、普惠化方向发展。总之，瑞金医院与华为的这一联合开源行动，是医疗AI领域的一次重大突破，为全球医疗行业的发展注入了新的活力。让我们共同期待，在AI技术的助力下，医疗行业能够迎来更加美好的明天，为人类的健康福祉做出更大的贡献。特别声明：智慧医疗网转载其他网站内容，出于传递更多信息而非盈利之目的，同时并不代表赞成其观点或证实其描述，内容仅供参考。版权归原作者所有，若有侵权，请联系我们删除。
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