2月18日，在上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院舉行的2025醫療人工智能與精準診療發展論壇上，瑞金醫院攜手華為共同發布瑞智病理大模型RuiPath。

覆蓋中國全癌種人數90%的癌種，開展互動式病理診斷對話

在癌癥診療中，早發現、早診斷、早治療至關重要。然而，我國病理行業正面臨著嚴峻挑戰：病理醫生數量缺口巨大，分布不均衡，基層醫院初診符合率較低。數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療大模型領域的焦點。

“瑞智病理大模型RuiPath，是基于瑞金醫院數字化智慧病理科的全業務流程開發的臨床級國產多模態互動式病理大模型，數字化和AI助力醫院實現多模態融合。”中國工程院院士、瑞金醫院院長寧光表示，“在不遠的未來，醫學場景與數字化設備的融合，將產生更多具備人文觀點和情懷的醫療新技術，實現多模態融合技術在醫學領域更廣闊的應用前景。”

瑞智病理大模型RuiPath基于瑞金醫院豐富的病種，高質量的醫療數據，癌種覆蓋廣度達到中國每年全癌種發病人數90%的常見癌種，還涵蓋垂體神經內分泌腫瘤等罕見病；在深度上，醫生可以和RuiPath開展互動式病理診斷對話。

無數據，不AI，瑞智病理大模型RuiPath數據優勢顯著

瑞金醫院擁有全國領先的高質量醫療數據，2021年開始建設數字化智慧病理科，2023年發布中國首本《數字化智慧病理科建設白皮書》，瑞金醫院病理科積累了百萬級數字病理切片庫，為病理大模型的搭建筑牢了數據根基。依托瑞金醫院在數據、場景、數字醫學創新等方面的優勢，使瑞智病理大模型RuiPath具有顯著的性能優勢。

首先，RuiPath大模型的數據模態豐富，含有圖像、文本等，覆蓋臨床、影像、病理等多領域。其次，數據維度廣泛，基于多學科，涵蓋患者全生命周期，全面反映疾病特征。同時，數據標簽完備，影像、檢驗、病理等數據標簽完整，利于精準模型訓練。依托瑞金醫院的綜合學科優勢，RuiPath大模型依托優勢學科構建精準專病數據，提升了特定疾病診斷能力。

秉承“科技賦能醫療，智慧服務患者”初心，RuiPath實現4大創新

針對傳統及數字化智慧病理發展中的痛點，如三甲醫院病理醫生診斷工作量巨大、數智化基礎薄弱、傳統AI模式中覆蓋病種少、已公開病理大模型算力需求大、多模態訓練難度大等業界普遍的業務痛點，RuiPath實現4大創新，包括場景與應用創新、模型與算法創新、存算協同創新和AI工具鏈創新。

“在交互式輔助診斷環節，傳統診斷方式是醫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域，單切片AI診斷時間僅需數秒。這使得醫生的工作模式從在鏡下逐個尋找病灶，轉變為以互動方式審核AI診斷結果，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量。”瑞金醫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本相關專業書籍，學習診斷50萬張病理切片。而 RuiPath 在短短2個月的研發進程里，“研讀” 了300余本病理診斷書籍，“閱覽”100萬張數字切片。

瑞金醫院病理醫生笪倩介紹：“在廣度上，它覆蓋中國每年90%癌癥發病人群罹患的癌種；在深度上，亞專科知識問答深度達到專家級知識水平，由病理醫生整理的常用問題測試中，RuiPath的回答準確率高達90%以上，并在醫學考試場景的圖文問答任務中處于國內外領先水平；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，現在采用AI互動式閱片后，單切片AI計算時間僅為秒級，醫生從鏡下找病灶轉變為互動式審核AI診斷結果，整體診斷效率明顯提升。”

華為公司副總裁、數據存儲產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落地的障礙，支持數據工程工具化 (ModelEngine) ，模型與應用對接標準化，顯著提升行業專家模型的訓練、推理及精調過程的效率，有效降低部署成本，加速AI在千行萬業落地。”

相信在技術創新、標準創新和模式創新的協同驅動下，數字化智慧病理將在未來的醫療領域碰撞出更多思想的火花，共同譜寫醫療人工智能與精準診療的新篇章。

撰文：陸琳