摘要：病理诊断作为临床诊疗决策的核心依据，是绝大部分疾病、尤其是肿瘤疾病的诊断“金标准”，其结果直接关系到临床医生的手术方案、治疗方案、预后判断、治疗效果等。但病理医师培养周期长、培养难度大等问题长期存在，导致病理医生资源分布严重不均。
病理诊断作为临床诊疗决策的核心依据，是绝大部分疾病、尤其是肿瘤疾病的诊断“金标准”，其结果直接关系到临床医生的手术方案、治疗方案、预后判断、治疗效果等。但病理医师培养周期长、培养难度大等问题长期存在，导致病理医生资源分布严重不均。
自DeepSeek推出后，各行各业加快拥抱数字化进程，医疗健康行业无疑也是最引人注目的领域之一。随着大模型出现，病理大模型更被业内认为是医疗大模型“皇冠上的明珠”。
然而，数据问题是限制当前病理AI行业发展的最大壁垒。病理AI软件算法模型开发需要大量优质训练数据，但数据获取并非易事，涉及患者隐私、数据安全等诸多敏感问题。因数据限制，病理大模型仍面临应用挑战，这不仅降低了病理诊断的效率，也阻碍了人工智能技术的深度应用。
随着AI浪潮来袭，多家企业积极探索AI在医疗领域的应用，争相布局病理诊断业务。最新消息显示，在广东省深圳市人民医院，“AI病理医生”已经“上岗”。可以预见的是，随着技术进步和应用场景拓展，病理AI行业将迎来更广阔的市场空间。
大模型应用困于优质数据
尽管各种影像学技术飞速发展，但病理诊断仍然是医生临床诊疗决策的核心依据，因此也被视为疾病诊断的“金标准”、精准医学的基础支撑。
目前，我国病理行业发展仍面临病理医生缺乏、分布不均匀、培养周期漫长等挑战。按照医疗行业测算，当前病理医师的需求量超过10万人。然而，病理医师的培养周期普遍较长，一般需要5年左右的本科教育，3至7年的研究生教育，毕业后还需进行3年的住院医师培训，在此基础上成为经验丰富的病理医生还需要5至10年。
随着大模型出现，融合人工智能、大数据等信息技术构建的数智病理平台具有重大应用价值。然而，现阶段在开发病理大模型上，仍面临多项技术挑战。
商汤医疗CEO张少霆表示：“第一个是数据覆盖面。比如大模型在某一疾病上的性能表现良好，但可能会影响对其他疾病的性能。我们需要找到一个平衡点，使模型能够兼顾多种疾病。第二个是大模型虽然泛化性更强、适用场景更多，但参数量大幅增加，导致运行效率降低。”
在瑞智病理大模型RuiPath发布会上，瑞金医院病理医生笪倩表示，在中国1.58万家二、三级医院中，不足1.3%的医院开始积累数字切片并用于数字化诊断，数字化存在短板；物理玻片质量参差不齐、病理跟图片格式标准不统一、匹配数据类型质量不高；病理数据呈PB级增长，数据的存储也是挑战。
人工智能时代，高质量、大规模的数据，是训练出高性能AI模型的必要条件。然而，医疗数据的获取和利用，并非易事，涉及患者隐私、数据安全、伦理合规等诸多敏感问题。如何合法合规地获取、存储、使用医疗数据，是医疗AI发展面临的首要挑战。
某相关报告指出，数据问题是限制当前病理AI行业发展的最大壁垒。病理AI软件算法模型开发需要大量优质训练数据，但病理AI行业的数据面临质和量的双重挑战，优质且大量的训练数据难以获得。
企业布局病理业务寻突破
根据MarketsandMarkets的统计，全球AI病理的市场规模在2021年约为7.36亿美元，预计到2026年可增长到13.71亿美元，年复合增长率达到13.2%。
政策环境持续优化为医疗AI提供制度保障。2024年11月，由国家卫健委等部门印发的《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，聚焦“人工智能+”医疗服务等84个细分领域的基本概念和应用场景。
同期，国家医保局编制印发的《放射检查类医疗服务价格项目立项指南（试行）》中，首次将AI辅助诊断、云存储等技术纳入价格构成。业内人士认为，这标志着AI辅助诊断商业化迈出重要一步。
目前，国内已有多家企业和机构启动了数智病理研发与应用工作并取得积极进展。
2024年7月，空军军医大学病理学科研团队联合清华大学和商汤医疗共同发布了国内首个人工智能病理大模型———PathOrchestra。该模型基于国内规模最大的数字病理图像数据集训练，号称实现了全球最广泛的临床任务赋能，完成了人工智能病理研究领域从“单模专病”到“一模多病”的跨越式突破。
近日，商汤医疗再次宣布完成首轮过亿元融资，用于推动其医疗大模型“大医”及“SenseCare智慧医院”综合解决方案研发落地与商业化合作；华为亦在近期正式组建医疗卫生军团，重点构建AI辅助诊断解决方案体系，推动医疗大模型在临床场景的应用。
事实上，华为近年在医疗健康领域动作频频，先后发布华为云盘古药物分子大模型、眼科大模型、打造“数智中医院”等。最为瞩目的当属今年2月18日，华为联手瑞金医院共同发布了“瑞智病理大模型RuiPath”，这是双方推进数字化智慧病理科建设取得的突破性成果，旨在有效提升病理切片检查的效率和诊断准确率。
除此之外，阿里云计算有限公司联合多家医疗机构搭建了智能病理平台；中南大学湘雅医院联合湘江实验室、芙蓉实验室发布了国内首款融合电镜超微病理图像的湘江病理大模型。上市公司中，达安基因参股公司云康集团已成功引进了病理DNA多倍体AI辅助诊断、宫颈液基细胞AI辅助诊断、染色体AI分析等项目；迪安诊断子公司医策科技助力湖北省省级数字化病理服务体系，已签约70余家当地医院，当地病理AI市场占有率约为70%。
来源：中国信息化周报