（来源：中国工业报）

中国工业报记者  曹雅丽

2025年12月，国家医保局印发《病理类医疗服务价格项目立项指南（试行）》，首次将“人工智能辅助诊断”明确列为病理诊断的扩展项并纳入价格构成。同年8月，国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，推动AI大模型、全栈算力基础设施与医疗产业链各环节深度融合。政策信号清晰而强烈：医疗AI的规模化落地，从“锦上添花”正在变为“必选项”。

病理诊断被誉为疾病诊断的“金标准”——癌症患者是否需要手术、切哪里、怎么切，最终都取决于病理科医生的一纸报告。然而，这个“金标准”长期承受着难以想象的压力：全国每分钟有9.1人被确诊癌症，而根据中国医师协会病理科医师分会公开数据，全国注册病理医师仅约2万名。

“自2021年起，瑞金医院与华为携手，共同探索病理AI的创新应用，一步步推动病理诊断从‘显微镜’走向‘数字化”，从‘数字化’迈向‘智慧化’。2025年2月，双方正式发布了国内首个临床级病理大模型——RuiPath。现在，我们欣喜地看到：RuiPath已走进河北、奔赴云南、扎根贵州……从城市到县域，从东部到西部，已在20余家医院落地。”近日，上海交通大学医学院附属瑞金医院病理科副主任医师笪倩在“数智共生，云上启航”医疗人工智能创新论坛上介绍。

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中国病理诊断的“人才悬崖”与“数据孤岛”

“病理诊断相当于在太空站上，要看到北京某栋大楼里一个人脸上的一颗痣。”华为云相关负责人在会上用这样一个比喻，道出了病理诊断的极端难度。

然而，比难度更紧迫的是时间。上海交通大学医学院附属瑞金医院-上海市数字医学创新中心专职副主任朱立峰直言，当前病理行业从数字化到智能化的发展，整体比放射科晚了约20年，直到2021、2022年前后才开始系统推进，而真正从实验室走向临床落地，仍面临多重现实挑战。

朱立峰进一步指出，传统的病理AI模型走的是“任务特定”的技术路线，依赖卷积神经网络，对数据标注量和质量要求高，且往往面向单一病种、单一任务。这种模式投入大、演进慢，更关键的是——大量临床迫切需要的罕见肿瘤、特殊亚型判读等“长尾问题”被忽视。他将传统病理AI的困境概括为“三高”：数据要求高、投入成本高、演进门槛高。

上海交通大学医学院附属瑞金医院-上海市数字医学创新中心专职副主任朱立峰

“与此同时，绝大多数医院，尤其是基层医疗机构，难以承担大规模GPU算力的投入。部署路径不清晰、数据孤岛效应明显、模型泛化能力不足，也成为制约病理AI大规模应用的关键瓶颈。”他强调。

技术与流程的困境背后，是更为严峻的人才赤字。中国共有38710家医院，只有约5000家设有病理科。在这5000家病理科中，超过4800家仍停留在传统显微镜阅片模式。全国病理医生总数仅2万人，缺口高达7至14万人。培养一名合格的病理医生，至少需要10年时间、阅片20万至50万张。

这一巨大的人才缺口，直接冲击着分级诊疗制度的落地根基。今年3月，国家卫生健康委新闻发言人、宣传司副司长杨金瑞曾表示，县域医疗体系在落实分级诊疗、实现“大病不出县、小病不出乡”中发挥着重要作用。

政策蓝图勾勒出理想图景，但落地到现实的“最后一公里”，基层病理科的真实处境给出了另一番答案。邯郸市中心医院病理科主任田云霄表示：“很多县级医院只有一两个病理医生，一个基层医生要看所有癌种，很多常见病都做不了，更别说疑难病例了。”这意味着，大量基层患者或病理切片不得不“千里送片”到大城市、大医院，既延误时间，又增加负担。

为此，华为公司董事、华为云CEO周跃峰在阐述华为云战略时指出：“AI的广泛应用，将有望带来传统医疗服务模式的根本变革，让稀缺的优质医疗资源得到更高效的使用。”他认为，病理AI长期难以规模落地的根源在于：算力、算法、数据三要素在医院端长期割裂。

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端云协同让基层医院拥有“会进化的数字分身”

“正是上述困境，推动了瑞金医院与华为的深度合作。2021年起，双方开始共同探索病理AI创新应用。2023年5月，联合多家合作伙伴共同发布中国第一个数字化病理科及首部《数字化智慧病理科建设白皮书》。2025年2月，RuiPath病理大模型正式发布。2026年2月，云上智慧病理专区发布。”朱立峰表示，合作的目标很明确：要解决医院实际落地中成本高、带宽压力大、数据安全敏感等现实难题，发挥端云协同的优势。

朱立峰介绍，瑞金医院目前已在病理科内部署20台中高通量数字化切片扫描仪，日均完成5千至6千张数字化切片，累计沉淀数百万张。

据介绍，RuiPath病理大模型采用自监督学习与视觉-语言对齐的技术路线，在12个开源数据集、14个主流任务上，有7项达到或超过国际同行的水平。当记者走进瑞金医院的数智化病理科时，近距离感受到了RuiPath病理大模型在真实临床环境中的运行与独特魅力。瑞金医院病理科住院医师董屹寒向记者表示：“有了RuiPath病理大模型，大大节省了初检医生的时间，而且经过多轮迭代，诊断准确率也大幅提升。”

然而，这样的能力并非每家医院都有。全国38710家医院中，拥有AI团队的大概只有二三十家。“普惠怎么落实？核心是要让基层医院有能力。”华为云相关负责人表示。

瑞金医院与华为云联合推出的端云协同智慧病理方案，核心目标是“以最佳性价比帮助医院最短时间构建数智化病理科”。医院仅需购买扫描仪，存储、算力和算法可基于云上构建。首年，投入成本仅为传统一次性购置存储、算力、AI算法成本的约10%。通过热力图技术自动提取切片中约5%的核心肿瘤区域，仅将这些关键特征加密上传至云端完成推理诊断，可节省约85%的带宽消耗。

“不出省、不出市、不出县”——这一分级诊疗的理想图景，在端云协同架构下正逐步成为现实。华为云方面描绘的路径是：区域内的地市级三甲医院基于RuiPath训练出符合本区域疾病谱系的模型，然后赋能下辖的县级医院，形成“区域中心训练、基层医院使用”的梯次化能力输出。这套体系的目标是解决区域内90%常见癌种的病理诊断问题，剩余10%的疑难病例通过云端会诊中心完成。

邯郸市中心医院成为这一模式的先行者。田云霄团队基于华为云医疗AI使能平台，直接利用瑞金RuiPath基础模型，用自家历史切片做增量训练。在乳腺癌大模型训练中，采用混合训练策略，仅用几十张切片、经过三轮迭代，有无肿瘤的判断准确率便从最初的95%提升到100%，组织学类型诊断准确率也跃升至90%以上。结直肠癌活检模型标注了191例切片，不到一周迭代两轮，关键指标同样表现优异。

华为云医疗AI使能平台

更关键的是，医生在日常审核AI结果时，顺手将“改错”的地方标记出来，这些修正数据立即回流成为新的训练集，形成“边用边学、越用越精”的正向循环。田云霄总结道：“我们真正跑通了‘数据-模型-临床’的价值闭环。”

在数据安全方面，华为云智慧医疗专区采用“银行保险箱”式设计——实现“可用不可见”，离域后自动销毁。技术与法律双管齐下，确保全流程合规、安全、可信。

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从20余家医院到全域覆盖的医疗AI普惠之路

6月5日至6日，在华为云INSPIRE创想者大会上，20家医院正式入驻华为云“行业AI梦工厂”智慧医疗专区，标志着华为云智慧病理方案实现从顶级三甲到地市三甲、再到县域基层的多级规模落地。

20余家医院正式入驻华为云“行业AI梦工厂”智慧医疗专区

面向未来，瑞金医院与华为的合作正在向更深层次延伸。朱立峰透露，RuiPath目前已在瑞金病理科覆盖8个癌种并嵌入生产工作流，另有更多癌种正在紧锣密鼓研发中。更长远的目标是联合更多医院形成数据与模型共建社区，完整覆盖全肿瘤谱系，并借助智能体技术将病理单一诊断向肿瘤综合诊疗延伸。

华为云的战略愿景更加清晰。周跃峰表示，华为将扎根数智医疗，构筑数字底座，以场景为载体、以技术为依托，加速医疗AI的普惠。2026年2月1日，华为云发布“行业AI梦工厂”首个垂直行业专区——智慧医疗专区，构建起“场景-模型-平台-社区”端到端医疗AI支撑体系，汇聚经过临床验证的领先模型、高质量数据集及场景化智能体应用。

在邯郸，田云霄团队正在全力推进区域数智医联体建设。他们计划采用“流动扫描工作站”的创新模式——一台共享高通量扫描仪穿梭于四个县市区的医院，收集当地切片数据，在获得授权后回传至邯郸市中心医院用于模型训练，打造最适合邯郸本地瘤种特色的专属病理模型，再反哺给县级医院使用。基层医院遇到拿不准的疑难病例，可通过平台直连瑞金医院进行远程会诊。

华为方面反复强调一个核心理念：医疗AI行业化落地的关键，不是把算法放在算法专家手上，而是让医生掌握算法，让算法在医院生产系统中例行化、自动化地运转。

从2021年起步，到2025年开源，再到2026年全面云化，瑞金与华为的这条路径正在将病理AI从一个“学术课题”推向真正的“临床生产力”。而这一切的最终愿景，正如华为云智慧医疗专区的Slogan所言：“让每位病理医生拥有会进化的数字分身，让每家医院拥有专属的病理模型”——重塑医疗AI的创新范式，让AI普惠到每一家医院、每一位医生、每一位患者。