2月18日，在上海交通大學醫(yī)學院附屬瑞金醫(yī)院舉行的2025醫(yī)療人工智能與精準診療發(fā)展論壇上，瑞金醫(yī)院攜手華為共同發(fā)布瑞智病理大模型RuiPath。
覆蓋中國全癌種人數(shù)90%的癌種，開展互動式病理診斷對話
在癌癥診療中，早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療至關重要。然而，我國病理行業(yè)正面臨著嚴峻挑戰(zhàn)：病理醫(yī)生數(shù)量缺口巨大，分布不均衡，基層醫(yī)院初診符合率較低。數(shù)字化智慧病理成為突破這一困局的關鍵所在，而病理大模型成為醫(yī)療大模型領域的焦點。
“瑞智病理大模型RuiPath，是基于瑞金醫(yī)院數(shù)字化智慧病理科的全業(yè)務流程開發(fā)的臨床級國產(chǎn)多模態(tài)互動式病理大模型，數(shù)字化和AI助力醫(yī)院實現(xiàn)多模態(tài)融合?！敝袊こ淘涸菏?、瑞金醫(yī)院院長寧光表示，“在不遠的未來，醫(yī)學場景與數(shù)字化設備的融合，將產(chǎn)生更多具備人文觀點和情懷的醫(yī)療新技術，實現(xiàn)多模態(tài)融合技術在醫(yī)學領域更廣闊的應用前景。”
瑞智病理大模型RuiPath基于瑞金醫(yī)院豐富的病種，高質(zhì)量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，癌種覆蓋廣度達到中國每年全癌種發(fā)病人數(shù)90%的常見癌種，還涵蓋垂體神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤等罕見病；在深度上，醫(yī)生可以和RuiPath開展互動式病理診斷對話。、
無數(shù)據(jù)，不AI，瑞智病理大模型RuiPath數(shù)據(jù)優(yōu)勢顯著
瑞金醫(yī)院擁有全國領先的高質(zhì)量醫(yī)療數(shù)據(jù)，2021年開始建設數(shù)字化智慧病理科，2023年發(fā)布中國首本《數(shù)字化智慧病理科建設白皮書》，瑞金醫(yī)院病理科積累了百萬級數(shù)字病理切片庫，為病理大模型的搭建筑牢了數(shù)據(jù)根基。依托瑞金醫(yī)院在數(shù)據(jù)、場景、數(shù)字醫(yī)學創(chuàng)新等方面的優(yōu)勢，使瑞智病理大模型RuiPath具有顯著的性能優(yōu)勢。
首先，RuiPath大模型的數(shù)據(jù)模態(tài)豐富，含有圖像、文本等，覆蓋臨床、影像、病理等多領域。其次，數(shù)據(jù)維度廣泛，基于多學科，涵蓋患者全生命周期，全面反映疾病特征。同時，數(shù)據(jù)標簽完備，影像、檢驗、病理等數(shù)據(jù)標簽完整，利于精準模型訓練。依托瑞金醫(yī)院的綜合學科優(yōu)勢，RuiPath大模型依托優(yōu)勢學科構(gòu)建精準專病數(shù)據(jù)，提升了特定疾病診斷能力。
秉承“科技賦能醫(yī)療，智慧服務患者”初心，RuiPath實現(xiàn)4大創(chuàng)新
針對傳統(tǒng)及數(shù)字化智慧病理發(fā)展中的痛點，如三甲醫(yī)院病理醫(yī)生診斷工作量巨大、數(shù)智化基礎薄弱、傳統(tǒng)AI模式中覆蓋病種少、已公開病理大模型算力需求大、多模態(tài)訓練難度大等業(yè)界普遍的業(yè)務痛點，RuiPath實現(xiàn)4大創(chuàng)新，包括場景與應用創(chuàng)新、模型與算法創(chuàng)新、存算協(xié)同創(chuàng)新和AI工具鏈創(chuàng)新。
“在交互式輔助診斷環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)診斷方式是醫(yī)生在顯微鏡下逐張查看切片，完成診斷后再人工錄入報告。而 RuiPath能夠提前精準識別病灶區(qū)域，單切片AI診斷時間僅需數(shù)秒。這使得醫(yī)生的工作模式從在鏡下逐個尋找病灶，轉(zhuǎn)變?yōu)橐曰臃绞綄徍薃I診斷結(jié)果，從 ‘逐片診斷（Slide by slide）’ 模式升級為‘逐步審核（Step by step）’ 模式，顯著提升了診斷效率與質(zhì)量?！比鸾疳t(yī)院病理科主任王朝夫指出。
在 RuiPath 的知識深度層面，以亞專科病理醫(yī)生為例，其在前10年的學習歷程中，至少需研讀50本相關專業(yè)書籍，學習診斷50萬張病理切片。而 RuiPath 在短短2個月的研發(fā)進程里，“研讀” 了300余本病理診斷書籍，“閱覽”100萬張數(shù)字切片。
瑞金醫(yī)院病理醫(yī)生笪倩介紹：“在廣度上，它覆蓋中國每年90%癌癥發(fā)病人群罹患的癌種；在深度上，亞?？浦R問答深度達到專家級知識水平，由病理醫(yī)生整理的常用問題測試中，RuiPath的回答準確率高達90%以上，并在醫(yī)學考試場景的圖文問答任務中處于國內(nèi)外領先水平；同時，過去一張組織切片的顯微鏡下診斷需要耗時5-10分鐘，現(xiàn)在采用AI互動式閱片后，單切片AI計算時間僅為秒級，醫(yī)生從鏡下找病灶轉(zhuǎn)變?yōu)榛邮綄徍薃I診斷結(jié)果，整體診斷效率明顯提升?！?/p>
華為公司副總裁、數(shù)據(jù)存儲產(chǎn)品線總裁周躍峰表示，“華為DCS AI解決方案致力于掃清大模型在行業(yè)落地的障礙，支持數(shù)據(jù)工程工具化 (ModelEngine) ，模型與應用對接標準化，顯著提升行業(yè)專家模型的訓練、推理及精調(diào)過程的效率，有效降低部署成本，加速AI在千行萬業(yè)落地。”
相信在技術創(chuàng)新、標準創(chuàng)新和模式創(chuàng)新的協(xié)同驅(qū)動下，數(shù)字化智慧病理將在未來的醫(yī)療領域碰撞出更多思想的火花，共同譜寫醫(yī)療人工智能與精準診療的新篇章。
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