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前言

在医疗科技蓬勃发展的当下，人工智能（AI）已成为医疗领域变革的核心驱动力。2025年2月18日，上海交通大学医学院附属瑞金医院与华为在2025医疗人工智能与精准诊疗发展论坛上联合发布瑞智病理大模型RuiPath。这一成果是医疗AI在病理诊断领域的重大突破，有望重塑传统病理诊断流程，为患者提供更为高效、精准的医疗服务。

一、RuiPath概述

瑞智病理大模型（RuiPath）作为临床级国产多模态互动式病理大模型，意义非凡。我国癌症发病率逐年上升，病理诊断的精准性和效率至关重要。然而，传统病理诊断面临诸多困境，如医生数量不足、经验参差不齐以及诊断流程繁琐等。RuiPath应运而生，致力于解决这些难题，推动病理诊断向智能化、高效化迈进。

二、技术原理剖析

（一）深度学习与知识学习

RuiPath基于深度学习算法，具备强大的自我学习和优化能力。它从海量历史病理数据中挖掘关键信息，这些数据涵盖了丰富的病例特征和诊断经验。在短时间内，“研读”300余本病理诊断书籍，分析100万张数字切片，如同一位勤奋的医学专家积累了深厚的知识储备。通过对大量病理切片图像的学习，模型能够精准识别不同类型癌细胞的形态、结构特征，以及它们在不同疾病阶段的变化规律。同时，结合临床文本数据，如患者的症状、病史等，进行综合分析，从而做出准确的诊断判断，逐渐具备了专家级的诊断能力。

（二）华为DCS AI解决方案的助力

华为的DCS AI解决方案为RuiPath提供了坚实的技术支撑。其数据工程工具化特性，使得病理数据的处理更加高效、规范。通过自动化的数据清洗、标注和预处理工具，能够快速将原始病理数据转化为模型可接受的格式，大大缩短了数据准备时间。在系统级模型训练与推理加速方面，DCS AI解决方案发挥了关键作用。利用先进的硬件加速技术和优化的算法框架，显著提升了RuiPath的训练速度。原本需要数月的训练过程，在该解决方案的支持下可能缩短至数周甚至更短，同时提高了模型的推理效率，使得单切片AI诊断时间仅需数秒，能够快速给出诊断结果，为临床决策提供及时支持。在模型精调阶段，DCS AI解决方案提供了灵活的参数调整和优化工具，帮助模型更好地适应不同的病理诊断场景和需求。

（三）交互式诊断模式

交互式诊断模式是RuiPath的一大特色。它能够提前精准识别病灶区域，单切片AI诊断时间仅需数秒。在诊断过程中，医生可以与模型进行实时互动。模型会将识别出的病灶区域、相关特征以及初步诊断结果呈现给医生，医生根据自己的专业知识对AI诊断结果进行审核。这种互动过程不仅能够让医生及时发现模型可能存在的偏差，还能将医生的临床经验融入到诊断过程中。在面对一些复杂病例时，模型可能会给出几种不同的诊断可能性，医生通过与模型的交互，可以进一步询问模型做出判断的依据，结合自己的判断，最终得出更准确的诊断结论。这种“逐步审核”模式相较于传统的“逐片诊断”模式，极大地提升了诊断效率，让医生能够在更短的时间内处理更多的病例，同时提高了诊断的准确性。

三、主要功能亮点

（一）多模态数据融合

RuiPath整合了图像、文本等多种数据模态，实现了临床、影像、病理等多领域数据的融合。在实际应用中，它可以同时获取患者的病理切片图像、临床症状描述、影像检查结果等信息。通过对这些多源数据的综合分析，能够更全面地反映疾病特征。在诊断乳腺癌时，结合病理切片中癌细胞的形态结构、患者的乳腺超声影像以及临床的家族病史、年龄等信息，模型可以更准确地判断癌症的类型、分期以及预后情况，为后续的治疗方案制定提供更全面、精准的依据。

（二）高效辅助诊断

RuiPath在辅助诊断方面表现卓越，能够提前精准识别病灶区域，大幅缩短诊断时间。传统的病理诊断中，医生需要花费大量时间在显微镜下逐片寻找病灶，而RuiPath的出现改变了这一现状。以某大型医院的病理科为例，在使用RuiPath之前，每天处理100例病理切片需要5名病理医生花费一整天的时间，且容易出现疲劳导致的漏诊情况。使用RuiPath后，单切片AI诊断时间仅需数秒，医生只需对AI诊断结果进行审核，5名医生每天能够轻松处理200例以上的病理切片，诊断效率提升了一倍多，同时漏诊率也显著降低。

（三）互动式诊断对话

互动式诊断对话功能进一步提升了诊断的准确性和工作效率。医生与模型实时互动，获取辅助诊断建议。在遇到疑难病例时，医生可以向模型提出特定的问题，如“该病灶的边缘特征与哪种癌症类型更为相似？”模型会根据其学习到的知识和数据，快速给出准确的回答，并提供相关的参考依据。这种互动方式不仅帮助医生拓宽了诊断思路，还能让医生更好地理解模型的诊断逻辑，增强对诊断结果的信心。在实际应用中，通过互动式诊断对话，疑难病例的诊断准确率提高了15% - 20%。

（四）广泛的病种覆盖

RuiPath覆盖了中国每年90%的常见癌种发病人群，还包含垂体神经内分泌肿瘤等罕见病。这意味着无论是常见的肺癌、胃癌，还是较为罕见的垂体神经内分泌肿瘤，RuiPath都能提供有效的诊断支持。在罕见病诊断领域，由于病例数量稀少，医生的诊断经验相对不足，RuiPath的广泛病种覆盖能力显得尤为重要。通过对大量罕见病病例数据的学习，模型能够识别出罕见病的独特病理特征，为医生提供专业的诊断建议，填补了罕见病诊断领域的部分空白。

（五）四大创新驱动发展

RuiPath实现了场景与应用创新、模型与算法创新、存算协同创新以及AI工具链创新。在场景与应用创新方面，它将AI技术深度融入病理诊断的各个环节，从病理切片的初步筛查到最终的诊断报告生成，都有RuiPath的应用场景。在模型与算法创新上，研发团队不断探索新的深度学习算法和模型架构，提高模型的诊断性能。存算协同创新则优化了数据存储和计算的协同工作方式，确保模型能够快速访问和处理大量的病理数据。AI工具链创新为开发者和使用者提供了更便捷、高效的开发和应用工具，降低了使用门槛，促进了RuiPath的广泛应用。

四、应用场景拓展

（一）病理诊断辅助

在病理诊断辅助方面，RuiPath发挥着重要作用。它能够提前精准识别病理切片中的病灶区域，帮助医生快速定位重点区域，提高诊断效率。在实际操作中，医生在收到病理切片后，首先由RuiPath进行初步分析，标记出可能存在病变的区域，并给出初步的诊断意见。医生再对这些区域进行详细观察和分析，审核AI诊断结果。这种方式不仅减轻了医生的工作负担，还减少了人为因素导致的漏诊和误诊情况。

（二）临床诊断支持

RuiPath为临床诊断提供了有力支持。其亚专科知识问答的准确率高达90%以上，能为医生提供专家级的诊断建议。在临床诊断过程中，医生遇到复杂病例时，可以借助RuiPath的知识问答功能，获取关于疾病的详细信息、可能的诊断方向以及相关的治疗建议。在诊断一种罕见的血液系统疾病时，医生通过向RuiPath提问，快速获取了该疾病的最新诊断标准、常见的误诊原因以及推荐的治疗方案，为临床诊断和治疗提供了重要参考。

（三）基层医疗赋能

针对我国病理医生数量不足、分布不均衡的问题，RuiPath为基层医疗赋能。通过AI技术，提升基层医院的病理诊断能力。基层医院由于设备和技术条件相对有限，病理诊断水平较低。RuiPath的应用，使得基层医院的医生在面对病理切片时，能够借助模型的诊断能力，做出更准确的判断。基层医院可以将病理切片图像上传至云端，由RuiPath进行分析，然后返回诊断结果和建议。

（四）医疗AI解决方案推广

基于华为的DCS AI解决方案，RuiPath为其他医疗机构提供了可推广的智能医疗解决方案。其他医疗机构可以借鉴RuiPath的技术架构和应用模式，结合自身的实际情况进行定制化开发和应用。在一些中小规模的医院，通过引入RuiPath的技术框架，快速搭建起自己的病理诊断辅助系统，提高了医院的整体医疗水平。这种可推广性促进了医疗AI技术在整个医疗行业的普及和发展。

（五）医学教育与培训

RuiPath在医学教育与培训方面也具有重要价值。它可以为医学生和年轻医生提供丰富的学习资源和实践机会。在医学教育过程中，学生可以通过与RuiPath进行互动学习，了解不同疾病的病理特征和诊断方法。通过分析RuiPath对各种病例的诊断过程，学生能够学习到先进的诊断思路和方法，快速提升病理诊断能力。

五、总结与展望

瑞智病理大模型RuiPath作为医疗AI病理诊断领域的创新成果，在技术原理、功能特点和应用场景等方面都展现出了巨大的优势。它为病理诊断带来了更高的效率、更精准的结果，为医疗行业的发展注入了新的活力。然而，技术的发展永无止境。未来，RuiPath有望在以下几个方面取得进一步突破：一是不断优化深度学习算法，提高模型的诊断准确性和泛化能力，更好地应对各种复杂的病理情况；二是加强与其他医疗技术的融合，如基因检测技术、影像诊断技术等，为临床诊断提供更全面、精准的服务；三是进一步拓展应用场景，不仅局限于病理诊断，还可以延伸到疾病预测、治疗效果评估等领域，为患者提供全生命周期的医疗服务。相信在各方的共同努力下，RuiPath将在医疗AI领域发挥更大的作用，为人类的健康事业做出更大的贡献。

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