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病理診斷迎來 “DeepSeek時(shí)刻”:瑞金醫(yī)院聯(lián)合華為開源RuiPath大模型

發(fā)布時(shí)間:2025-07-02 來源:眾意邦仁 瀏覽量: 字號(hào):【加大】【減小】 手機(jī)上觀看

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“病理診斷就像醫(yī)療界的“終極判官”,能從細(xì)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(dāng)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(yuǎn)地區(qū)的患者為了等一張病理診斷報(bào)告,可能要輾轉(zhuǎn)千里、排隊(duì)數(shù)周,而病理科醫(yī)生們每天對(duì)著幾百張病理切片,眼睛酸痛、疲憊不堪,稍有疏忽就可能錯(cuò)過關(guān)鍵病灶?!?/p>

630日,一則重磅消息打破了這種僵局!上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)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?yàn)樗粌H是國產(chǎn)醫(yī)療AI閉門造車共享共贏的轉(zhuǎn)折點(diǎn),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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(圖片來源:醫(yī)學(xué)界智庫)

01

病理診斷的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

病理診斷作為醫(yī)療診斷的金標(biāo)準(zhǔn),對(duì)于疾病的準(zhǔn)確判斷和治療方案的制定起著至關(guān)重要的作用。然而,當(dāng)前病理診斷面臨著諸多嚴(yán)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(yán)重不足,患者往往需要長途跋涉前往大城市的大醫(yī)院進(jìn)行病理檢查,不僅增加了患者的負(fù)擔(dān),也加劇了醫(yī)療資源分配的不均衡。

同時(shí),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(gè)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(xì)觀察切片,尋找病灶,一張組織切片的診斷時(shí)間通常需要5-10分鐘,這不僅耗費(fèi)醫(yī)生大量的精力和時(shí)間,還容易因疲勞等因素導(dǎo)致誤診或漏診。

02


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(tuán)隊(duì)的支持下研發(fā)的臨床級(jí)多模態(tài)病理大模型,具有諸多先進(jìn)的技術(shù)能力和顯著優(yōu)勢。


強(qiáng)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%19個(gè)常見癌種,涵蓋上百個(gè)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(duì)罕見的癌癥,RuiPath都展現(xiàn)出了強(qiáng)大的診斷能力,為醫(yī)生提供全面的輔助診斷支持。


先進(jìn)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(duì)齊、長序列的深度思考模型訓(xùn)練機(jī)制等先進(jìn)技術(shù)。通過對(duì)百萬張高質(zhì)量數(shù)字病理切片數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析,模型能夠精準(zhǔn)提取病理圖像中的關(guān)鍵特征,并將視覺信息與醫(yī)學(xué)知識(shí)進(jìn)行有效融合,實(shí)現(xiàn)對(duì)病理切片的準(zhǔn)確解讀。


卓越的性能表現(xiàn)


在業(yè)界12個(gè)主流公開數(shù)據(jù)集的14個(gè)輔助診斷任務(wù)測試中,RuiPath7個(gè)達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先水平(SOTA),準(zhǔn)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(shí)間從5-10分鐘壓縮至秒級(jí),大大提高了診斷效率,使病理診斷邁入秒級(jí)時(shí)代。同時(shí),模型的診斷準(zhǔn)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。

03


開源行動(dòng):推動(dòng)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(dòng)醫(yī)療AI普惠的關(guān)鍵一步。


降低病理AI輔助診斷部署門檻

瑞金醫(yī)院多年積累的高質(zhì)量病理數(shù)據(jù)經(jīng)過訓(xùn)練和精調(diào),轉(zhuǎn)化為臨床級(jí)模型和工具。基層醫(yī)院在引入病理AI輔助診斷時(shí),無需再從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)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(shí)間成本,能夠快速將先進(jìn)的病理AI技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際診斷中,促進(jìn)病理AI輔助診斷在基層的廣泛應(yīng)用。

加速AI在醫(yī)療行業(yè)落地

通過開放數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、工具、評(píng)測數(shù)據(jù)集,開源行動(dòng)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(píng)測上線過程中的一系列實(shí)際困難。以往,AI模型從實(shí)驗(yàn)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(shí)踐,打通了這一關(guān)鍵環(huán)節(jié),讓更多的醫(yī)療機(jī)構(gòu)和科研團(tuán)隊(duì)能夠基于開源的模型和工具,開展進(jìn)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。

提升整體病理診斷水平

瑞金醫(yī)院作為國內(nèi)頂尖的醫(yī)療機(jī)構(gòu),將自身優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)知識(shí)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(shí)現(xiàn)各級(jí)醫(yī)院病理診斷領(lǐng)域的高水準(zhǔn)“齊步走”。通過這種方式,不同地區(qū)、不同層級(jí)的醫(yī)院都能夠借助先進(jìn)的病理大模型提升診斷水平,為患者提供更準(zhǔn)確、高效的病理診斷服務(wù),促進(jìn)醫(yī)療資源的均衡分配。

04


開源內(nèi)容詳解

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(jìn)行標(biāo)注、訓(xùn)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(gè)常見癌種,這些數(shù)據(jù)集為其他醫(yī)療機(jī)構(gòu)和科研團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步優(yōu)化和驗(yàn)證模型提供了寶貴的資源。

同時(shí),華為同步開放了基于以上開源模型的工具及實(shí)踐指南。這些工具和指南涵蓋了從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練到應(yīng)用部署的全流程,具有很強(qiáng)的實(shí)用性和操作性。即使是對(duì)AI技術(shù)不太熟悉的醫(yī)療機(jī)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。

05


合作歷程:從數(shù)字化到智慧化的跨越

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(gè)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(shí)現(xiàn)了病理切片數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化落地,為后續(xù)的智慧化發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)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(chǔ)、傳輸和管理的難題,為進(jìn)一步利用AI技術(shù)進(jìn)行分析和診斷創(chuàng)造了條件。

從2024年開始,華為天才少年團(tuán)隊(duì)入駐瑞金醫(yī)院,開啟了合作的“智慧化”階段。雙方團(tuán)隊(duì)進(jìn)行數(shù)據(jù)工程、模型工程、應(yīng)用工程的聯(lián)合研發(fā)?;诟哔|(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(jìn)行模型蒸餾、知識(shí)蒸餾、模型精調(diào)。在這個(gè)過程中,醫(yī)生的角色發(fā)生了轉(zhuǎn)變,從傳統(tǒng)的逐條標(biāo)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(biāo)注的專業(yè)性和準(zhǔn)確性。同時(shí),改變了傳統(tǒng)單癌種小模型開發(fā)模式,實(shí)現(xiàn)了大模型從泛癌種精準(zhǔn)識(shí)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(shí)現(xiàn)方面,華為采用了一系列先進(jìn)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(shí),通過緩存技術(shù)用快速查找替代復(fù)雜的重復(fù)計(jì)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(xiàng)數(shù)據(jù)處理算子,可實(shí)現(xiàn)醫(yī)療知識(shí)快速生成;其獨(dú)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(shí)長從月級(jí)縮短到天級(jí),整體系統(tǒng)級(jí)模型訓(xùn)練與推理加速能力,實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練周期縮短30%,推理并發(fā)提升一倍。

06


未來展望:開啟醫(yī)療AI新篇章

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(lán)圖。在未來,隨著更多醫(yī)療機(jī)構(gòu)和科研團(tuán)隊(duì)基于開源模型進(jìn)行研究和創(chuàng)新,病理診斷的準(zhǔn)確性和效率將得到進(jìn)一步提升?;鶎俞t(yī)院能夠借助這一先進(jìn)技術(shù),為當(dāng)?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(shí),開源行動(dòng)也將促進(jìn)醫(yī)療AI行業(yè)的規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)展。通過共享數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、工具和評(píng)測數(shù)據(jù)集,不同團(tuán)隊(duì)開發(fā)的AI模型將在統(tǒng)一的框架下進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化,推動(dòng)整個(gè)行業(yè)向更高水平邁進(jìn)。

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(xì)分領(lǐng)域,出現(xiàn)類似的創(chuàng)新成果和開源行動(dòng),共同推動(dòng)醫(yī)療行業(yè)向智能化、精準(zhǔn)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(dòng),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(xiàn)。

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