瑞金醫(yī)院與華為“博士天團”聯(lián)手攻堅 煉就頂級病理大模型并啟動開源

極客網(wǎng)·極客觀察（朱飛）7月2日 在AI與醫(yī)療行業(yè)加速融合發(fā)展的當下，一個令人矚目的消息震撼了醫(yī)學界與科技界——上海交通大學醫(yī)學院附屬瑞金醫(yī)院（以下簡稱“瑞金醫(yī)院”）攜手華為，從0到1成功打造臨床級病理大模型RuiPath，并于6月30日正式宣布開源其核心模型，開啟從1到N的規(guī)模復制之路。

這一領先成果凝聚了華為算法博士團隊與瑞金醫(yī)院醫(yī)學博士團隊無數(shù)的心血，堪稱科技界與醫(yī)療界跨界融合的典范。此番隨著RuiPath走向成熟并啟動開源，其不僅以病理診斷為核心突破口加速了AI在醫(yī)療領域的落地，也為全國醫(yī)療領域帶來了AI普惠的曙光。

疾病診斷的“金標準”亟待攻克

病理診斷作為疾病診斷的“金標準”，在醫(yī)療體系中占據(jù)著舉足輕重的地位。然而，當前的醫(yī)學領域在病理診斷方面面臨著諸多棘手難題。

據(jù)中國國家癌癥中心發(fā)布的《2024中國癌癥報告》數(shù)據(jù)顯示，2022年中國約新發(fā)482.47萬癌癥病例，其中死亡病例257萬例。而早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療是關鍵，亟需擴大病理診斷可及性、提升病理診斷準確率及基層病理診斷水平。

然而，數(shù)據(jù)顯示目前中國注冊病理醫(yī)生不足2萬人，缺口高達14萬，并且約70%的病理醫(yī)生集中在三甲醫(yī)院。這導致這些醫(yī)院的病理診斷工作任務繁重，醫(yī)生壓力巨大，高強度的工作使得誤診、漏診的風險增加。比如瑞金等大型三甲醫(yī)院每天等待被檢查的切片高達6000張以上，病理醫(yī)生每天閱片多達200-300張。

不僅如此，很大一部分基層醫(yī)院的病理醫(yī)生依舊完全依賴傳統(tǒng)顯微鏡進行病理診斷，不僅效率低下，而且由于技術手段有限，出現(xiàn)漏診與誤診的概率較高。這使得許多患者不得不跨省求醫(yī)，耗費大量的時間、精力與金錢。

面對困境，傳統(tǒng)的單癌種小模型開發(fā)模式愈發(fā)顯得力不從心。一方面小模型往往數(shù)據(jù)量有限，難以涵蓋多種癌種的復雜特征，對于一些罕見病或復雜病例更是難以準確診斷。另一方面小模型的訓練和應用較為孤立，無法形成一個系統(tǒng)的、全面的病理診斷體系，難以滿足臨床實踐中對精準、高效病理診斷的迫切需求。

因此，開發(fā)一個強大的、能夠覆蓋多種癌種、具備高準確性和高效性的病理大模型，去攻克疾病診斷的“金標準”病理診斷，迫在眉睫。

頂級團隊跨界合力打造RuiPath

面對重重困難，瑞金醫(yī)院與華為決定攜手跨界合作，以“三年磨一劍”的長期主義，踏上從0到1打造臨床級病理大模型RuiPath的艱難征程。

第一階段的工作重心是病理數(shù)字化，即在瑞金醫(yī)院采用統(tǒng)一數(shù)字病理格式（CSP）高效存放數(shù)據(jù)（空間節(jié)省45%），實現(xiàn)病理切片數(shù)據(jù)的標準化落地。從2023年聯(lián)合業(yè)界發(fā)布《數(shù)字化智慧病理科建設白皮書》，到2025年共積累了百萬規(guī)模高質量數(shù)字化病理數(shù)據(jù)，為后續(xù)的智慧化打下堅實基礎。

第二階段是病理智慧化，這期間華為天才少年團隊入駐瑞金醫(yī)院，進行數(shù)據(jù)工程、模型工程、應用工程的聯(lián)合研發(fā)。雙方基于高質量數(shù)據(jù)，通過“醫(yī)生+AI工程師”進行模型蒸餾、知識蒸餾、模型精調，改變了傳統(tǒng)單癌種小模型開發(fā)模式，實現(xiàn)大模型從泛癌種精準識別、輔助診斷任務到上層應用的端到端落地，貫穿醫(yī)生診斷全流程。

值得一提的是，在合作過程中雙方組建了頂級的跨界“博士天團”——瑞金醫(yī)院40余名臨床醫(yī)學博士、主任級專家組成病理科專家團隊，與華為由來自CMU、北大等頂尖院校的算法博士組成的AI技術團隊，醫(yī)工融合雙向奔赴，方才解決了模型落地過程中的數(shù)據(jù)準備難、模型開發(fā)難、算力投入大、應用對接難四大難關，完成了RuiPath基于臨床實際場景的方案設計和聯(lián)合開發(fā)。

這其中，每一個難關的突破都十分不易。以容易被忽略的數(shù)據(jù)準備為例，中國醫(yī)療行業(yè)病理數(shù)字化水平參差不齊，仍有約30%的二、三級醫(yī)院仍需依賴傳統(tǒng)顯微鏡進行病理診斷，病理切片圖像數(shù)據(jù)累積不足；即使在病理數(shù)字化水平較高的三甲醫(yī)院，也面臨圖像數(shù)據(jù)量大、格式不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)標注耗時長的問題，數(shù)據(jù)預處理耗時占模型開發(fā)訓練時長的比例高達60%。

這方面雙方基于華為DCS AI解決方案著重攻堅，基于統(tǒng)一數(shù)字病理格式（CSP）格式將繁雜的病理切片圖像格式統(tǒng)一，為模型訓練做好數(shù)據(jù)準備；并通過ModelEngine提供專業(yè)數(shù)據(jù)處理工具，讓醫(yī)生不再是“標注工”，而是“審核官”，從逐條標注變?yōu)榕繉徍?，實現(xiàn)效率提升數(shù)倍，并保證標注的專業(yè)性和準確性。

最終，雙方通力合作打造出臨床級多模態(tài)病理大模型RuiPath，其涵蓋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能力，用于全流程臨床病理輔助診斷，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，并可實現(xiàn)AI互動式閱片，將單切片診斷時間從傳統(tǒng)鏡下的5-10分鐘提升至秒級。

開源創(chuàng)新推動醫(yī)療AI普惠發(fā)展

更進一步，作為此次發(fā)布的重頭戲，瑞金醫(yī)院聯(lián)合華為正式開源RuiPath病理模型的核心“視覺基礎模型”， 開啟了RuiPath從1到N的規(guī)模復制之路。

該模型在業(yè)界12個主流公開數(shù)據(jù)集的14個輔助診斷任務測試中，有7個達到業(yè)界領先水平（SOTA），已具備臨床驗證能力。同時本次開源配套提供測試數(shù)據(jù)集，覆蓋了肺癌、結直腸癌、甲狀腺癌、胃癌、乳腺癌、前列腺癌、胰腺癌7個常見癌種。此外華為還同步開放工具及實踐指南，全面使能其他醫(yī)院使用基礎模型或開展微調訓練。

在開源開放成為創(chuàng)新主旋律的當下，RuiPath這一動作意義重大而深遠。

從基層醫(yī)院的角度來看，以往基層醫(yī)院布局病理AI需要從最基礎的工作開始，耗費大量的人力、物力和時間?，F(xiàn)在它們只需結合自身的數(shù)據(jù)對開源模型進行精調，就能夠快速應用病理AI輔助診斷技術，大大節(jié)省了數(shù)據(jù)準備、模型訓練、應用開發(fā)的大量初始工作，有效降低了醫(yī)療AI落地門檻。

對醫(yī)療行業(yè)整體發(fā)展而言，開放數(shù)據(jù)標準、工具、評測數(shù)據(jù)集，解決了源頭數(shù)據(jù)處理、模型部署、應用開發(fā)、評測上線的一系列實際困難，打通從模型到應用的“最后一公里”，為AI行業(yè)化落地提供了最佳實踐，有利于加速AI在醫(yī)療行業(yè)落地。

同時，瑞金醫(yī)院將積累百年的疾病診斷經(jīng)驗沉淀于RuiPath模型并向行業(yè)開源，實現(xiàn)了頭部三甲醫(yī)院病理診斷能力向行業(yè)的快速復制。這有助于拉齊中國各大醫(yī)院在病理診斷方面的水準，讓不同地區(qū)的患者都能享受到高質量的病理診斷服務，真正推動“醫(yī)療平權”。

當然，隨著開源發(fā)展模式的運轉，更多同道參與到病理輔助診斷模型的研究與應用中，也能加速RuiPath病理模型臨床應用落地，共同提高AI醫(yī)療水平。

就在發(fā)布會期間，瑞金醫(yī)院又與來自海內外的12家醫(yī)療機構共同啟動RuiPath病理大模型的全球多中心計劃，共享最新研發(fā)成果，協(xié)同推動病理大模型持續(xù)迭代?？深A見，隨著更多醫(yī)院的參與，必將加速RuiPath病理模型臨床應用的落地進程，讓AI醫(yī)療能力持續(xù)惠及全社會。

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