“病理診斷就像醫(yī)療界的“終極判官”，能從細胞層面揪出疾病真相，決定著后續(xù)治療方案。但這份重任卻面臨著巨大困境——中國病理醫(yī)生缺口超10萬，相當于每3000人才有1位病理醫(yī)生，而且大部分集中在大城市的三甲醫(yī)院。想象一下，偏遠地區(qū)的患者為了等一張病理診斷報告，可能要輾轉(zhuǎn)千里、排隊數(shù)周，而病理科醫(yī)生們每天對著幾百張病理切片，眼睛酸痛、疲憊不堪，稍有疏忽就可能錯過關(guān)鍵病灶?！?/p>6月30日，一則重磅消息打破了這種僵局！上海交通大學醫(yī)學院附屬瑞金醫(yī)院攜手華為，共同宣布開源共研的病理大模型RuiPath。這一消息瞬間在醫(yī)療圈和科技圈引發(fā)“地震”，因為它不僅是國產(chǎn)醫(yī)療AI從“閉門造車”到“共享共贏”的轉(zhuǎn)折點，更像是一把打開醫(yī)療普惠大門的金鑰匙，將徹底改寫病理診斷的未來。接下來，就讓我們一起深入了解這場醫(yī)療AI革命背后的故事。
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病理診斷作為醫(yī)療診斷的“金標準”，對于疾病的準確判斷和治療方案的制定起著至關(guān)重要的作用。然而，當前病理診斷面臨著諸多嚴峻的挑戰(zhàn)。在中國，僅有近5000家醫(yī)院設(shè)有病理科，病理醫(yī)生缺口超過10萬人，且約80%的病理醫(yī)生集中在三甲醫(yī)院。這導(dǎo)致基層醫(yī)院病理診斷能力嚴重不足，患者往往需要長途跋涉前往大城市的大醫(yī)院進行病理檢查，不僅增加了患者的負擔，也加劇了醫(yī)療資源分配的不均衡。
同時，病理醫(yī)生的工作任務(wù)極為繁重。以瑞金醫(yī)院為例，每個病理醫(yī)生平均每天要看200-300張病理切片，傳統(tǒng)的病理診斷方式需要醫(yī)生在顯微鏡下仔細觀察切片，尋找病灶，一張組織切片的診斷時間通常需要5-10分鐘，這不僅耗費醫(yī)生大量的精力和時間，還容易因疲勞等因素導(dǎo)致誤診或漏診。RuiPath病理大模型：技術(shù)突破與創(chuàng)新RuiPath病理大模型是由瑞金醫(yī)院在華為團隊的支持下研發(fā)的臨床級多模態(tài)病理大模型，具有諸多先進的技術(shù)能力和顯著優(yōu)勢。
強大的診斷覆蓋能力
該模型目前已覆蓋中國每年全癌種發(fā)病人數(shù)90%的19個常見癌種，涵蓋上百個輔助診斷任務(wù)。無論是肺癌、結(jié)直腸癌、甲狀腺癌等常見高發(fā)癌種，還是一些相對罕見的癌癥，RuiPath都展現(xiàn)出了強大的診斷能力，為醫(yī)生提供全面的輔助診斷支持。
先進的技術(shù)架構(gòu)
在技術(shù)架構(gòu)方面，RuiPath涵蓋了泛癌種視覺特征提取、視覺-語言跨層表征對齊、長序列的深度思考模型訓練機制等先進技術(shù)。通過對百萬張高質(zhì)量數(shù)字病理切片數(shù)據(jù)的學習和分析，模型能夠精準提取病理圖像中的關(guān)鍵特征，并將視覺信息與醫(yī)學知識進行有效融合，實現(xiàn)對病理切片的準確解讀。
卓越的性能表現(xiàn)
在業(yè)界12個主流公開數(shù)據(jù)集的14個輔助診斷任務(wù)測試中，RuiPath有7個達到業(yè)界領(lǐng)先水平（SOTA），準確度優(yōu)于業(yè)界平均水平。在臨床應(yīng)用中，其更是將單張切片的診斷時間從5-10分鐘壓縮至秒級，大大提高了診斷效率，使病理診斷邁入秒級時代。同時，模型的診斷準確性也為醫(yī)生提供了更可靠的參考，有助于減少誤診和漏診的發(fā)生。開源行動：推動醫(yī)療AI普惠的關(guān)鍵一步此次瑞金醫(yī)院與華為聯(lián)合開源RuiPath病理模型，具有多方面的重要意義，堪稱推動醫(yī)療AI普惠的關(guān)鍵一步。
瑞金醫(yī)院多年積累的高質(zhì)量病理數(shù)據(jù)經(jīng)過訓練和精調(diào)，轉(zhuǎn)化為臨床級模型和工具?；鶎俞t(yī)院在引入病理AI輔助診斷時，無需再從數(shù)據(jù)準備、模型訓練、應(yīng)用開發(fā)等最基礎(chǔ)的工作做起，節(jié)省了大量的初始工作和時間成本，能夠快速將先進的病理AI技術(shù)應(yīng)用于實際診斷中，促進病理AI輔助診斷在基層的廣泛應(yīng)用。通過開放數(shù)據(jù)標準、工具、評測數(shù)據(jù)集，開源行動有效解決了從源頭數(shù)據(jù)處理、模型部署、應(yīng)用開發(fā)到評測上線過程中的一系列實際困難。以往，AI模型從實驗室到臨床應(yīng)用的“最后一公里”往往充滿阻礙，而此次開源為AI行業(yè)化落地提供了最佳實踐，打通了這一關(guān)鍵環(huán)節(jié)，讓更多的醫(yī)療機構(gòu)和科研團隊能夠基于開源的模型和工具，開展進一步的研究和應(yīng)用開發(fā)，加速AI技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)的全面落地。瑞金醫(yī)院作為國內(nèi)頂尖的醫(yī)療機構(gòu)，將自身優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗知識沉淀到RuiPath病理模型中并開源。這使得頭部三甲醫(yī)院的病理診斷能力能夠快速復(fù)制到基層醫(yī)院，實現(xiàn)各級醫(yī)院病理診斷領(lǐng)域的高水準“齊步走”。通過這種方式，不同地區(qū)、不同層級的醫(yī)院都能夠借助先進的病理大模型提升診斷水平，為患者提供更準確、高效的病理診斷服務(wù)，促進醫(yī)療資源的均衡分配。本次開源的是RuiPath病理模型的核心——“視覺基礎(chǔ)模型”。該模型依托瑞金醫(yī)院百萬張高質(zhì)量數(shù)字病理切片數(shù)據(jù)，使用華為AI全流程工具鏈Model Engine進行標注、訓練和模型精調(diào)而成。配套提供的測試數(shù)據(jù)集覆蓋了肺癌、結(jié)直腸癌、甲狀腺癌、胃癌、乳腺癌、前列腺癌、胰腺癌等7個常見癌種，這些數(shù)據(jù)集為其他醫(yī)療機構(gòu)和科研團隊進一步優(yōu)化和驗證模型提供了寶貴的資源。同時，華為同步開放了基于以上開源模型的工具及實踐指南。這些工具和指南涵蓋了從數(shù)據(jù)準備、模型訓練到應(yīng)用部署的全流程，具有很強的實用性和操作性。即使是對AI技術(shù)不太熟悉的醫(yī)療機構(gòu)，也能夠按照指南的步驟，順利將開源模型應(yīng)用到自身的病理診斷工作中。華為與瑞金醫(yī)院在病理模型領(lǐng)域的合作由來已久，共同經(jīng)歷了“數(shù)字化”和“智慧化”兩個重要階段。早在2023年，雙方就聯(lián)合業(yè)界發(fā)布了《數(shù)字化智慧病理科建設(shè)白皮書》，統(tǒng)一了數(shù)字病理格式，實現(xiàn)了病理切片數(shù)據(jù)的標準化落地，為后續(xù)的智慧化發(fā)展奠定了堅實的基礎(chǔ)。在此階段，雙方致力于將傳統(tǒng)的病理切片轉(zhuǎn)化為數(shù)字化數(shù)據(jù)，解決了數(shù)據(jù)存儲、傳輸和管理的難題，為進一步利用AI技術(shù)進行分析和診斷創(chuàng)造了條件。從2024年開始，華為天才少年團隊入駐瑞金醫(yī)院，開啟了合作的“智慧化”階段。雙方團隊進行數(shù)據(jù)工程、模型工程、應(yīng)用工程的聯(lián)合研發(fā)。基于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，通過“醫(yī)生+AI工程師”的創(chuàng)新合作模式，進行模型蒸餾、知識蒸餾、模型精調(diào)。在這個過程中，醫(yī)生的角色發(fā)生了轉(zhuǎn)變，從傳統(tǒng)的逐條標注數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榕繉徍藬?shù)據(jù)，不僅效率大幅提升，還保證了標注的專業(yè)性和準確性。同時，改變了傳統(tǒng)單癌種小模型開發(fā)模式，實現(xiàn)了大模型從泛癌種精準識別、輔助診斷任務(wù)到上層應(yīng)用的端到端落地，使其貫穿醫(yī)生診斷全流程。在技術(shù)實現(xiàn)方面，華為采用了一系列先進的技術(shù)手段。例如，采用算存網(wǎng)協(xié)同、模型及算法優(yōu)化技術(shù)，僅用16卡集群就完成了RuiPath病理模型的開發(fā)及部署。同時，通過緩存技術(shù)用快速查找替代復(fù)雜的重復(fù)計算，大幅降低推理成本。在數(shù)據(jù)處理方面，ModelEngine內(nèi)置40+專項數(shù)據(jù)處理算子，可實現(xiàn)醫(yī)療知識快速生成；其獨有CSP數(shù)據(jù)預(yù)處理免patch切分算子，讓百萬規(guī)模切片預(yù)處理時長從月級縮短到天級，整體系統(tǒng)級模型訓練與推理加速能力，實現(xiàn)模型訓練周期縮短30%，推理并發(fā)提升一倍。瑞金醫(yī)院與華為聯(lián)合開源病理大模型RuiPath，為醫(yī)療行業(yè)的未來發(fā)展描繪了一幅美好的藍圖。在未來，隨著更多醫(yī)療機構(gòu)和科研團隊基于開源模型進行研究和創(chuàng)新，病理診斷的準確性和效率將得到進一步提升。基層醫(yī)院能夠借助這一先進技術(shù)，為當?shù)鼗颊咛峁└鼉?yōu)質(zhì)的醫(yī)療服務(wù)，緩解患者看病難、看病貴的問題。同時，開源行動也將促進醫(yī)療AI行業(yè)的規(guī)范化和標準化發(fā)展。通過共享數(shù)據(jù)標準、工具和評測數(shù)據(jù)集，不同團隊開發(fā)的AI模型將在統(tǒng)一的框架下進行評估和優(yōu)化，推動整個行業(yè)向更高水平邁進。此外，RuiPath病理大模型的成功開源，也為其他醫(yī)療領(lǐng)域的AI應(yīng)用提供了借鑒和示范。未來，我們有理由期待在更多的醫(yī)療細分領(lǐng)域，出現(xiàn)類似的創(chuàng)新成果和開源行動，共同推動醫(yī)療行業(yè)向智能化、精準化、普惠化方向發(fā)展?？傊鸾疳t(yī)院與華為的這一聯(lián)合開源行動，是醫(yī)療AI領(lǐng)域的一次重大突破，為全球醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展注入了新的活力。讓我們共同期待，在AI技術(shù)的助力下，醫(yī)療行業(yè)能夠迎來更加美好的明天，為人類的健康福祉做出更大的貢獻。特別聲明：智慧醫(yī)療網(wǎng)轉(zhuǎn)載其他網(wǎng)站內(nèi)容，出于傳遞更多信息而非盈利之目的，同時并不代表贊成其觀點或證實其描述，內(nèi)容僅供參考。版權(quán)歸原作者所有，若有侵權(quán)，請聯(lián)系我們刪除。
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