“AI+醫(yī)療”成行業(yè)共識，病理診斷體系能跟上數(shù)智化潮流嗎？和臨床結(jié)合怎樣

　　8月21日—24日，中華醫(yī)學(xué)會病理學(xué)分會第三十次學(xué)術(shù)會議暨第十四屆病理年會（CSP 2025）在上海召開。

　　作為中國病理學(xué)界規(guī)格最高、覆蓋最廣、影響力最深的年度學(xué)術(shù)盛會，大會薈聚了包括多位兩院院士在內(nèi)的海內(nèi)外頂尖學(xué)者與臨床專家，以“傳承·創(chuàng)新·發(fā)展”為主題，重點探討了人工智能浪潮下病理學(xué)科的前沿突破、融合應(yīng)用與協(xié)同創(chuàng)新，旨在推動全球病理學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)的高水平對話與實踐，共同探索智慧病理新格局。

　　記者關(guān)注到，商湯醫(yī)療攜“醫(yī)療多模態(tài)大模型驅(qū)動的Sensecare®智慧病理綜合解決方案”亮相會場，通過全面展示“病理大模型AI應(yīng)用生產(chǎn)平臺”“數(shù)字病理切片管理平臺”“智慧病理AI輔助診斷平臺”三大技術(shù)平臺，助力構(gòu)建覆蓋“臨床—科研—教學(xué)”全鏈路的智慧病理融合新生態(tài)，推動病理學(xué)科突破傳統(tǒng)診斷邊界。

在場景中驗證“數(shù)智一體”臨床價值

　　當(dāng)“AI+醫(yī)療”成為行業(yè)發(fā)展共識，作為疾病診斷“金標(biāo)準(zhǔn)”的病理診斷體系也在數(shù)智化浪潮中煥發(fā)新活力。AI正成為推動病理科從傳統(tǒng)模式向數(shù)智化轉(zhuǎn)型的重要力量，但技術(shù)落地的復(fù)雜性亦隨之凸顯。

　　“AI技術(shù)在實驗室環(huán)境中的表現(xiàn)優(yōu)異，并不等同于在復(fù)雜多變的真實臨床場景中也好用。醫(yī)生的操作習(xí)慣、數(shù)據(jù)質(zhì)量差異、臨床工作流特性都可能影響效果?！鄙虦t(yī)療首席運營官申田說，智慧病理解決方案的核心從不局限于算法本身，更在于與臨床流程的深度融合、實現(xiàn)真實場景下的有效應(yīng)用。

　　為此，商湯醫(yī)療先后聯(lián)合病理診斷量位居全國前列的上海瑞金醫(yī)院、呼吸專科診療見長的上海市肺科醫(yī)院等醫(yī)療機(jī)構(gòu)，圍繞病理診斷效率提升、疑難病例輔助研判、科研數(shù)據(jù)價值挖掘等核心需求，開展了長期的臨床打磨與優(yōu)化。通過讓技術(shù)在真實診療場景中迭代，真正實現(xiàn)“技術(shù)適配需求、方案解決痛點”，推動智慧病理綜合解決方案轉(zhuǎn)化為可落地的臨床價值。

　　在上海瑞金醫(yī)院病理科，SenseCare®智慧病理AI輔助診療平臺的上線助力科室重塑智慧化工作流：消化道活檢診斷耗時從傳統(tǒng)鏡下閱片1分鐘縮短至10秒內(nèi)，年節(jié)省人力工時超萬小時；乳腺免疫組化AI量化分析技術(shù)的應(yīng)用，則讓診斷依據(jù)從“經(jīng)驗依賴”全面轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)支撐”……與此同時，在上海市肺科醫(yī)院，國內(nèi)首個病理大模型PathOrchestra正彰顯技術(shù)的縱深價值——集成胸腹水細(xì)胞學(xué)輔助診斷、PD-L1定量分析等工具，實現(xiàn)了報告生成效率與初篩準(zhǔn)確率的雙重優(yōu)化。

為智慧病理“全鏈融合”提供可持續(xù)動能

　　作為國內(nèi)首個病理垂域大模型，PathOrchestra基于30萬張全視野數(shù)字切片訓(xùn)練，憑借自監(jiān)督學(xué)習(xí)機(jī)制突破傳統(tǒng)標(biāo)注依賴，實現(xiàn)對細(xì)胞形態(tài)、組織結(jié)構(gòu)、染色特征的跨病種泛化理解。而真正將這一能力轉(zhuǎn)化為臨床價值的，是PathoEngine®平臺所構(gòu)建的“零代碼AI應(yīng)用工廠”模式——支持醫(yī)院無需代碼基礎(chǔ)，即可自主開發(fā)、訓(xùn)練和部署病理AI模型，極大降低AI應(yīng)用門檻、加速診斷工具迭代。該平臺還深度融合PathOrchestra與“大醫(yī)”大語言模型，提供多模態(tài)科研助手、智能化標(biāo)注等功能，驅(qū)動商湯醫(yī)療智慧病理綜合解決方案實現(xiàn)“臨床—科研—教學(xué)”全場景覆蓋。

　　更深層的價值在于全鏈路融合：數(shù)字病理切片管理平臺作為“數(shù)據(jù)中樞”，匯聚高質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)化切片數(shù)據(jù)，為大模型進(jìn)化提供“養(yǎng)料”；智慧病理AI輔助診斷平臺作為“臨床接口”，收集醫(yī)生標(biāo)記的疑難案例（如罕見淋巴瘤亞型、復(fù)雜轉(zhuǎn)移灶）記入典型案例庫，并將數(shù)據(jù)反饋至中樞；病理大模型AI應(yīng)用生產(chǎn)平臺則作為“進(jìn)化引擎”，依托自研病理大模型PathOrchestra實現(xiàn)下游垂類模型快速生產(chǎn)，讓每家醫(yī)院的臨床實踐都成為推動模型進(jìn)化的“活體樣本”。而教學(xué)場景積累的共性疑問，又指引著模型優(yōu)化方向——當(dāng)產(chǎn)學(xué)研的邊界被打破，技術(shù)、臨床與醫(yī)學(xué)教育在此形成三位一體、自我強(qiáng)化的認(rèn)知飛輪，讓AI越用越精準(zhǔn)。

　　不僅如此，動態(tài)進(jìn)化的技術(shù)架構(gòu)還催生出多元應(yīng)用價值：在科研端，病理大模型賦能算法框架讓百例級標(biāo)注即可構(gòu)建診斷級工具，實現(xiàn)多任務(wù)、高精度、零代碼的垂類模型生產(chǎn)工作；在臨床端，多模態(tài)協(xié)同能力實現(xiàn)“圖像解析—指南調(diào)取—報告生成”全流程自動化，診斷效率與精準(zhǔn)度雙重提升；在教學(xué)端，數(shù)字切片管理平臺自動整合典型病例與專家共識，構(gòu)建動態(tài)更新的教學(xué)資源庫，為基層醫(yī)生提供實時決策參考。

（文章來源：上觀新聞）

(原標(biāo)題：“AI+醫(yī)療”成行業(yè)共識，病理診斷體系能跟上數(shù)智化潮流嗎？和臨床結(jié)合怎樣)

(責(zé)任編輯：137)