华为加入病理检测AI“洼地” 对话多位资深医生：AI想替代我，先做到这些

　　在医疗诊断领域，AI技术的迅猛发展正以前所未有的速度改变着传统的工作模式。曾经，组织切片的显微镜下诊断耗时长达5至10分钟，而今，借助AI技术，单切片的计算时间已缩短至秒级。这一变化不仅大幅提升了诊断效率，还使得医生得以从繁重的手工操作中解放出来，转而专注于与AI的互动审核，从而实现了从40分钟的阅片流程到即时AI诊断的飞跃。这一变革的里程碑，正是在瑞金瑞智病理大模型RuiPath发布活动上被正式揭开的。

　　生成式AI的兴起，正引领智慧医疗迈向3.0时代，而AI病理检测也紧随其步伐，逐步进化至大模型阶段。华为等科技巨头早在RuiPath亮相前便已开始为其预热。在知识深度上，RuiPath在短短两个月内“阅读”了超过300本病理诊断书籍及100万张数字切片，其学习速度远超一般亚专科病理医生。在广度上，RuiPath覆盖了国内90%的癌症病例；在深度上，其知识问答能力已达到专家级水平，并在多项测试中表现出色。

　　过去一年中，生成式AI技术在医疗垂类大模型领域取得了显著突破。例如，空军军医大学联合清华大学、中国科学技术大学发布的国内首个病理大模型“PathOrchestra”，成功实现了从“单模专病”到“一模多病”的跨越。该模型在多个任务中展现了超过95%的准确率，为医生提供了有力的辅助工具。同样，美国华盛顿大学研发的GigaPath模型，作为全球首个针对整张病理图片进行建模和分类的模型，也在多个任务中取得了卓越效果。

　　然而，尽管AI在病理检测领域展现出巨大潜力，但其应用仍面临诸多挑战。数字图像的存储、数据安全以及标准的建立都是亟待解决的问题。此外，医生对AI技术的接受程度以及高昂的设备成本也可能成为推广的障碍。尽管如此，随着技术的不断进步和应用的深入探索，AI在医疗领域的角色将愈发重要，为医疗服务的效率和准确性带来前所未有的提升。