从行业标杆到AI普惠，瑞金医院RuiPath病理大模型有了“新任务”

抖音热门 2025年08月27日 23:07 1 admin

从树立行业标杆到推动AI普惠，瑞金医院RuiPath病理大模型正肩负起改写中国病理诊断格局的“新任务”。

我国癌症形势严峻，病理诊断作为疾病诊断“金标准”，是癌症分型与治疗方案的核心依据，但病理诊断领域痛点突出：病理医生短缺且分布不均，三甲医院不堪重负，基层初诊符合率低，加剧诊疗延误风险与区域差距。

如何通过数智技术赋能基层，实现区域病理诊断的同质化？在大模型时代，如何借助技术东风，让“智慧病理”迈向普惠新阶段？在近日举办的大模型时代下的数智化病理科建设研讨会上，这一命题引发聚焦。

作为病理领域的头部医院，上海交通大学医学院附属瑞金医院始终以推动行业发展为己任，与华为等在人工智能领域具有深厚技术积累的企业携手，率先打造RuiPath病理大模型，以标杆之姿引领“智慧病理”发展。当前，瑞金医院更以开源与多中心计划，让AI普惠之光，照亮病理诊断行业的前行之路。

用AI力量打造“智慧病理”

“智慧病理”的建设无法一蹴而就。早在2021年，瑞金医院已拟定路径蓝图，计划通过三步，逐步打造“数字化智慧病理科”。

会上，瑞金医院病理科主任王朝夫、副主任医师笪倩现场分享研究成果

第一步是信息化。基于信息系统，瑞金医院对传统病理科的工作流程进行全面的数字化升级，为后续阶段奠定IT基础。

第二步是数字化。基于数字切片，瑞金医院打造了病理诊断及衍生的相关数字病理应用，改变病理医生在传统显微镜下逐张查看切片的工作方式，使医生能够在显示屏上进行病理诊断，大幅提升诊断效率与精度，同时有助于远程病理诊断模式落地。在这一阶段，瑞金医院攻克了数字切片阅片卡顿、马赛克与存储成本过高等技术难关。

第三步是智慧化。基于AI和病理科工作流程的有机融合，实现高效的AI辅助诊断，同时利用AI对病理数据进行深度学习和挖掘，发现新的疾病特征和治疗方法。在这一阶段，瑞金医院与华为深度合作，整合各自在病理医学和人工智能技术领域的优势资源，合力打造病理大模型。

双方组建了“医生+AI工程师”团队，基于瑞金医院病理科百万级数字病理切片库的高质量数据，进行模型蒸馏、知识蒸馏、模型精调，实现大模型从泛癌种精准识别、辅助诊断任务到上层应用的端到端落地。2025年2月，“瑞智病理大模型RuiPath”正式发布。

RuiPath覆盖了我国每年全癌种发病人数90%的常见癌种，单切片AI诊断时间仅需数秒，能够提前精准识别病灶区域。这使得医生的工作模式从在显微镜或显示屏逐个寻找病灶，转变为以互动方式审核AI诊断结果，从逐片诊断（Slide by slide）模式升级为逐步审核（Step by step），显著提升病理诊断的效率与质量。在业界14个主流辅助诊断任务测试中，RuiPath有7个任务达到行业SOTA水平。

突破数据、算力、应用三大瓶颈

医疗领域对AI技术的需求旺盛，但因医疗业务的严谨性，医疗AI应用的研发落地存在诸多障碍与挑战。这一点在病理领域表现得尤为明显。事实上，病理大模型的打造并非易事，要突破数据、算力、应用三大技术瓶颈。在RuiPath的研发过程中，华为DCS AI解决方案发挥了关键支撑作用。

会上，华为数据存储产品线医疗行业首席专家白树青介绍“华为DCS AI智慧病理解决方案”

首先是数据问题。病理切片数据格式不统一，病理图片文件大、数量多，导致存储成本居高不下，瑞金医院病理科每年的数据增量达1.5PB。为解决这一问题，瑞金医院病理科将纷繁复杂的病理切片图像格式统一为高压缩、低时延的统一病理格式，解决不同格式病理数字切片造成的数据孤岛问题，实现高效的数据归集与交互，为后续大模型训练做好数据准备。

同时，基于华为独有的数字化病理二次压缩算法，瑞金医院实现了病理数据的智能识别，让数据压缩比达到45%以上，配合OceanStor Pacific分布式存储的高密硬件设计，进一步提升存储效率，节约了73%的机房空间。

病理数据标注也是很大的难点，病理数据标注有很高的专业门槛，耗时耗力。过去，3名病理医生每天只能手工标注70张数据。华为通过ModelEngine，为病理数据打造专有的智能处理与标注工具，让医生不再是“标注工”，而是“审核员”，每名医生每天可标注300张以上数据并批量审核，数据标注效率和准确率大幅提升，为RuiPath缩短了80%的训练数据准备周期。

其次是算力问题。从国外的病理大模型情况来看，算力需求大，前期投入成本高，不利于规模化应用。RuiPath病理大模型目前仅需16张昇腾910B算力卡与具备虚拟化功能的推理一体机，就可以在大型三甲医院与基层医院落地，且模型训练周期缩短30%，推理并发提升一倍。算力门槛的极大降低，为病理大模型的广泛应用创造了有利条件。

第三是应用问题。病理AI应用的开发对接过程比较复杂，开发周期长，对技术人员有较高要求。华为ModelEngine AI工具链软件可提供极简应用开发平台，为AI应用提供一站式开发、调试和发布的工具链，帮助高效构建AI应用、快速验证应用效果，支撑非专业开发者快速上手。从瑞金医院的实践来看，病理科在3个月内就研发出超过上百个下游诊断任务，涵盖了多种常见癌症及疑难病症的诊断，这不仅丰富了病理诊断的应用场景，也为不同医疗机构根据自身需求定制化开发应用提供了可能。

让病理AI惠及全行业

2025年6月，在RuiPath大模型发布后不久，瑞金医院宣布将其开源，面向全行业开放模型的核心技术与能力，包括RuiPath视觉基础模型、WSI测试数据集、实践指南等，覆盖肺癌、结直肠癌、甲状腺癌、胃癌、乳腺癌、前列腺癌、胰腺癌等7个常见癌种。

开源，是为了打破技术壁垒，推动行业交流与合作，促进病理数智化技术的共同发展，加速实现区域乃至全国病理诊断的同质化。当前，将数字化诊断应用于日常的诊断过程当中的医院病理科还是“少数派”。如何让更多医疗机构，尤其是基层医院能够低成本、高效率地引入先进的病理AI技术，缩小与三甲医院的诊断差距，成为下一步的关键。

瑞金医院正在通过RuiPath全球多中心计划，以实现服务共享、数据协同、成果共创，进而构建一个覆盖广泛、协同高效的病理诊断AI生态，让优质的病理诊断资源能够辐射到更多地区。

据了解，RuiPath全球多中心计划的第一阶段是远程试用。合作医院提供本院已标注的脱敏数字病理切片，将其作为RuiPath的测试数据；瑞金医院为其提供RuiPath推理服务，并给出推理结果。这一阶段让合作医院无需投入大量成本，就能初步体验到RuiPath的优势，为后续的深入合作奠定基础。

第二阶段是首批定向开源。瑞金医院选择部分合作医院作为首批定向开源用户，下载瑞金医院开源测评数据集、开源视觉基础模型、开放的下游任务，并进行本地化部署，和本院病理系统对接，开展增量训练和推理。此阶段旨在帮助有一定基础的医院逐步构建适合自身的病理AI应用能力。

第三阶段则是专有模型开源。合作医院按照相关数据标准要求，提供一批已标注的脱敏数据作为训练集，在瑞金医院进行二次训练；这样一来，合作医院无需自建算力进行二次训练，就可以训练出匹配自身数据特征的病理模型。这一阶段将让病理模型更贴合合作医院的日常诊疗特点和患者群体特征，从而更好地发挥AI在病理诊断中的辅助作用，提升整体诊疗水平。

在推动智慧病理的道路上，瑞金医院展现出了长远眼光和强烈的责任担当。通过与华为携手打造RuiPath病理大模型，并将其开源及推进全球多中心计划，瑞金医院不仅树立了行业标杆，更以实际行动推动着病理诊断领域AI普惠的实现。未来，随着RuiPath开源模型在更多医疗机构的应用落地，必将带动区域乃至全国病理诊断水平的整体进步，为造福更多患者贡献巨大力量。

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