6月30日，上海瑞金医院与华为携手宣布开源RuiPath病理模型，这一举措成为上海医疗机构在病理领域的首创，旨在降低病理AI辅助诊断部署门槛，推动医疗资源的更广泛应用。然而，数据积累与医院部署的推广仍面临挑战。
开源背景：病理诊断现状与大模型潜力
病理诊断作为疾病诊断的“金标准”，却面临着耗时长、病理医生缺口大且分布不均等难题。培养合格病理医生时间长，县级医院难以负担，导致诊断质量不统一。而大模型的出现，为病理科智慧化带来希望，不过开发难度极大。
RuiPath病理模型：技术突破与开源内容
此次开源的RuiPath病理模型核心为“视觉基础模型”，依托瑞金医院百万张高质量数字病理切片数据，借助华为AI全流程工具链ModelEngine完成标注、训练与精调。在12个主流公开数据集的14个辅助诊断任务测试中，7个达到业界领先水平，具备临床验证能力。配套测试数据集覆盖肺癌、结直肠癌等7个常见癌种。
开源意义：推动AI医疗平权与提升诊断水平
中国工程院院士、瑞金医院院长宁光指出，病理大模型只有临床应用才能实现价值。华为数据存储产品线总裁周跃峰表示，开源RuiPath病理模型，基层医院可节省大量初始工作，促进病理AI辅助诊断广泛应用，提升整体病理诊断水平。宁光认为，开源对完善模型及提升可及性或有双赢效果，有望覆盖更多肿瘤诊断。
面临挑战：数据与医院部署问题
瑞金医院病理科副主任医师笪倩称，病理人工智能落地面临数据、算法、算力、存力四方面挑战。数据上，切片质量与格式、数字化医院占比影响模型精度与规模；算法上，传统标注成本高、耗时长且具主观性；算力上，数据规模与GPU显存矛盾突出；存力上，三甲医院病理数据增量大、存储成本高。此外，推动更多医院加入部署病理大模型，数据积累仍是挑战，此前有病理科医生指出，病理切片质量、检测仪器等环节若不遵循规范标准，会影响病理图像及病理大模型质量，医疗数据安全与隐私保护也亟待解决。
全球多中心计划：共享成果与协同发展
瑞金医院与海内外12家医疗机构共同启动RuiPath病理大模型的全球多中心计划。瑞金医院病理科主任王朝夫提到该计划三大核心目标，即提升可及性、推动标准化、促进技术创新。通过多中心协作，将优质病理资源与技术推广至偏远地区，建立统一质控与数据管理流程，依托多中心数据加速学科研究。
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