上海版“AI+醫療”走向世界，瑞金醫院病理大模型攜手華爲宣佈全球開源

上海的“AI+醫學”應用場景逐步邁向全球。今天（6月30日），上海瑞金醫院轉化醫學大樓內，隨着大屏幕上的開源標識點亮，病理大模型“RuiPath”宣佈正式向全球開源核心架構。此時，距今年2月該模型首次發佈僅過去4個月，這場由瑞金醫院攜手華爲舉辦的開源發佈會，標誌着國產醫療AI完成從技術突破到生態共享的進階。

中國工程院院士、瑞金醫院院長寧光表示，從技術發佈邁向真正的臨牀落地，當前病理大模型還面臨兩大關鍵挑戰：臨牀覆蓋率不足，比如口腔、兒科腫瘤診斷仍然缺乏。其二是應用可及性有限。爲此，瑞金醫院聯合華爲實現“雙開源”突破，一是開源700張數字病理切片測評數據集，二是開源算法模型，構建產學研協作生態。希望此次開源與成果共享，能凝聚更多同道力量共同完善模型，嚴格驗證臨牀安全性，助力上海形成垂直化醫學AI生態。

上海申康醫院發展中心副主任王育說，病理診斷作爲醫療診斷的 “金標準”，其準確性和及時性直接關係到患者的生命健康。瑞金醫院此次病理模型的開源是推動醫療領域高質量發展的創新舉措，將帶來深遠影響。此次將病理模型開源不僅率先完成從實驗室到臨牀驗證的跨越，更以開放共享的姿態，讓優質醫療資源惠及更多地區、更多患者。

當前，我國病理行業面臨嚴峻挑戰：一是病理醫生數量缺口巨大，分佈不均，二是基層醫院初診符合率較低。數字化智慧病理是突破這一困局的關鍵所在，病理大模型因而被視作該領域焦點。

瑞金醫院病理科主任助理笪倩坦言，他們持續推進病理科數字化和智慧化建設，不斷突破技術瓶頸。笪倩進一步介紹說，數據層面，百萬級高質量病理切片庫覆蓋常見癌症，且罕見病數據全國領先；算法層面，採用“智能學習系統”（PanVL-T1技術），在12個主流公開數據集14個輔助診斷任務中，有7個任務AUC、ACC、 F1 score三個維度均比肩世界頂尖模型；算力層面，首次用16張國產芯片訓練百萬切片；存力層面，通過壓縮技術最多可省下45%存儲空間，存算協同技術節約 30%訓練週期。未來，期望RuiPath能從上海輻射全國，讓縣醫院也能擁有三甲醫院的診斷能力，並聯合全球機構整合多模態數據，爲癌症患者搶出更多生命時間。

“RuiPath”視覺基礎模型現場正式開源。瑞金醫院-上海市數字醫學創新中心專職副主任朱立峯介紹此次開源的視覺模型依託百萬張高質量數字病理切片數據，結合華爲開源的AI全流程工具鏈，進行標註、訓練和模型精調而成。配套開源測評數據集與實踐指南，覆蓋了肺癌、結直腸癌、甲狀腺癌、胃癌、乳腺癌、前列腺癌、胰腺癌等7個常見癌種及下游任務訓練。華爲也同步開放了基於以上開源模型的示範實踐。

華爲公司副總裁、數據存儲產品線總裁周躍峯在會上提出四點倡議：在數字化基礎上，做好醫療數據集的標準化和管理運營；構建多科室、多院區、可共享的智能診療數據基礎設施平臺；促進數據工程、模型工程、評測技術的工具化、標準化，加快開放；構建合理的AI診療商業模式並推動落地。

今年2月，基於瑞金醫院單中心數據訓練而得的“RuiPath”病理大模型發佈，此後，模型增訓優化、模型測評和應用開發等工作不斷更新，“RuiPath”的性能進一步提升，更貼近臨牀診斷任務。

今天，瑞金醫院又與海內外的12家醫療機構共同啓動RuiPath病理大模型的全球多中心計劃，共享最新研發成果，協同推動病理大模型持續迭代。

瑞金醫院病理科主任王朝夫提到該計劃的三大核心目標，即提升可及性、推動標準化、促進技術創新。具體來說就是通過多中心協作，將優質病理資源與“RuiPath”技術推廣至偏遠及資源匱乏地區，解決診斷能力不足問題。在此期間，建立統一質控與數據管理流程，確保模型在不同中心診斷結果的一致性與可靠性。此外，還將依託多中心應用積累的豐富數據，加速數字化病理與計算病理學研究，助力學科突破。

王朝夫強調，該計劃是瑞金醫院病理科的重要突破，更是病理學領域的里程碑式探索。他呼籲更多同道參與，通過技術共享與協作，提升病理診斷服務水平，爲人類健康事業貢獻力量。