文 观察者网 吕栋
病理科，被称为现代医学的“终极审判庭”。
尤其在癌症诊断领域，一张切片决定一台手术，一份报告改写一个家庭。在中国，每年有近500万新增癌症确诊病例，能否实现“早发现、早诊断、早治疗”，关键在于病理诊断能否及时和精准。
然而，理想与现实之间存在一道冰冷鸿沟。目前，全国注册病理医师仅约2万名，缺口超过14万人，这些集中在少数三甲医院的病理医生，工作量是欧美医生的5倍以上。
而在更广袤的县域地区，绝大多数医院甚至没有独立的病理科，一张疑难切片的诊断往往需要等待数天，对患者而言，等待病理诊断的时间，就像一场生命无声的倒计时。
转机，发生在AI与显微镜的交汇处。2025年，瑞金医院联合华为研发并开源的RuiPath病理大模型，以覆盖90%中国常见癌种、临床实战超90%的准确率，成为医生们洞悉细胞病变的“超瞳孔”。
如今，借助端云协同的智慧病理解决方案，这根能力“金箍棒”正被迅速递向基层。当县级医院也能“用得起、用得好”和顶级三甲一样的“超瞳孔”，中国医疗普惠的蓝图也开始变得愈发清晰。
癌症“金标准”，遭遇人力极限
每天上午8点，上海瑞金医院病理科切片扫描仪开始嗡嗡作响，20位医生，单日人均处理切片超过300张，疑难病例的会诊耗时数天。
这是中国顶级三甲医院的日常。一位正在进行病理诊断的医生感慨：“癌细胞的伪装术越来越高明了。有些鉴别诊断，就像在上万块拼图中找出唯一错误的那一片。”
高强度工作背后，是整个中国医疗体系的结构性痛点。据行业统计，全国3.8万家医院中，仅有5000家设有病理科。病理医生培养周期长达10年，其稀缺性与高度集中化，使得大量基层医院的病理诊断处于“真空”状态。
病理科成为AI赋能医疗最迫切的场景。
然而，推动AI在病理领域的落地，并不能简单采用“拿来主义”。过去数年，医院在推进数字化与智慧化进程中，遭遇了系统性挑战。
首先是“水土不服”。同一套AI模型，在不同医院的表现可能会天差地别，病理模型难以实现跨院适用。
“我们曾经尝试过多家医院现有的AI产品，总感觉不是那么满意。核心点在于，制片的差异和染色技术的差异，还有扫描仪扫描的差异，造成在A医院可以使用，到B医院会水土不服，或者说有偏差。”邯郸市中心医院病理科主任田云霄坦言。
其次是“语言不通”。传统AI模型的训练掌握在算法工程师手中，医生提出临床需求，工程师进行代码实现。这种沟通模式成本极高，效率低下，难以将医生的隐性知识和经验真正融入模型。
“医疗AI行业化落地的核心不是把算法放在算法专家手上，而是让医生掌握算法，算法在医院生产系统中例行化、自动化运转，才能发挥价值。”华为云一位技术专家对观察者网说道。
最后是“成本高昂”。传统病理AI建设方案，动辄需要数百万元的硬件投入、长达半年的部署周期，以及复杂的系统集成。更令决策者头疼的是，后续资源利用率常年不足50%，加上机房运维与专人值守，年均支出高达四五十万元。
这种“投入大、效果差、用不起”的困境，让医疗AI一度沦为令人遗憾的“花架子”，无法赋能最需要它的基层。
顶级模型开源，“医疗平权”加速
然而，面对优质医疗资源分布不均、病理医生严重短缺的现实，加速医疗AI普惠已不仅是技术问题，更是关乎社会公平的核心议题。
2025年8月，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，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。2025年10月，《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》出台，围绕人工智能在基层应用、临床诊疗等方向的重点应用作出了深度系统性部署。
顶级三甲医院的加入，引领了行业变革。2025年，瑞金医院基于沉淀的百万张数字病理切片，与华为联合发布RuiPath临床级多模态病理大模型，在12个开源数据集、14个主流任务中，有7项指标领先国际同行。目前该方案覆盖90%的中国常见癌种，90%的下游诊断任务，通过数据飞轮实战准确率超越90%。
以乳腺癌为例，传统10张切片的病理需30分钟以上显微镜阅片，现通过AI提前标注病灶区域，医生审核时间缩短约50%以上，单切片诊断时间从分钟级到秒级。对常见淋巴瘤（如弥漫性大B细胞淋巴瘤），RuiPath诊断效能已达90%，超过多数三甲医院年轻医生及基层高年资医生水平。
更重要的是，瑞金医院已联合华为把RuiPath病理大模型开源。
在今年发布的华为云“行业AI梦工厂”智慧医疗专区，基于端云协同智慧病理解决方案、云上算力及使能平台，医生仅需使用相比传统训练模式10%的病理图像，即可高效训练出专属于本院的病理模型，真正实现“自己的数据训练自己的AI”，显著降低病理AI的应用门槛，且基于数据飞轮，支持模型越用越准，从而彻底解决跨院模型不适用的问题。
基层临床实战，跑通价值闭环
邯郸市中心医院，是国内率先部署RuiPath的医疗机构。该院病理科年切片量约15万张，单日切片量达600至700张，医生负荷极重。作为区域医疗中心，它还承担着武安、涉县、大名等多家县域医院的上送疑难病例诊断任务。
基于RuiPath以及华为云的端云协同架构，邯郸市中心医院通过每轮几十张切片的小样本训练，完成了乳腺癌、结直肠癌等模型的本地化优化，乳腺癌模型针对邯郸本地病例有无肿瘤判别，准确率从早期约95%提升至接近100%，组织学类型达到90%以上。
“我们把自家切片收集起来，大概百十来张乳腺癌切片，基于RuiPath基础模型，做一到两轮增量训练，指标达标就立刻上线，让医生先用起来。医生在PIS（病理信息系统）系统里审核AI结果时，顺手把‘改错’的地方标记出来。这些修正数据立马回流，变成新的训练集喂给模型。就这样边用边学、越用越精。模型在我们的临床数据里不断迭代，效果越来越贴合我们的实际场景，真正跑通了“数据-模型-临床”的价值闭环。”邯郸市中心医院病理科主任田云霄说道。
这不是“拿来主义”，而是“播种式”的能力迁移。RuiPath的核心能力，在邯郸土壤中生长出了全新的、更具生命力的“专属模型”，这个模型可以夜间批量执行AI任务，医生白天快速复核AI结果。
在此基础上，“中心医院+基层医院”的数智协同诊断模式也应运而生，基层医院只需完成数字切片扫描，即可调用中心医院的区域病理模型和AI辅助诊断能力，完成初筛、会诊和报告回传。
而在这个过程中，数据安全始终被置于核心。“数据安全是底线，通过技术方法，包括原始切片，患者隐私绝对不出医院，只把切片中疑似的特征上传到云端进行计算，把安全锁死。再通过法律严格约束，我们和华为签署保密协议，从法律角度再上一道保险。技术和法律双管齐下，确保整个流程合规、安全、可信，让大家用得放心。”田云霄说道。
县医院也用得起，医疗普惠具象化
如果说市级三甲医院通过微调训练出自己的“专属模型”，是能力的升维，那么对于广大县级医院而言，病理大模型的价值核心在于“建得起、用得好”。这是一场关于成本和效率的核心问题。
在浙江，瑞安市人民医院同样面临病理医生稀缺、阅片工作量大的共性难题。传统模式下，自建数智化病理系统需投入数百万元，建设周期超6个月。这对任何一家县级医院来说，都是一笔沉重的负担。
华为云的方案，让医疗普惠具象化。通过云上智慧医疗专区，瑞安市人民医院仅用5天就完成了从数字切片扫描、AI模型调用到院内PIS系统的端到端对接，集成周期缩短超80%。全链路打通后，人工干预节点减少60%，消除了跨系统导出、导入、核对的繁琐步骤。
在应用成效上，传统20分钟/例的人工显微镜阅片，被提效为“AI初筛+医师秒级复核”。医师重复性阅片减少80%，机械录入时间减少70%。科室医生孙利敏对此坦言：“AI能自动识别癌区并生成报告，将阅片时间从20分钟缩短到秒级。它把我们从事务性劳动中解放出来，让我们有更多时间去学习、去思考。”
经济账本同样不能忽视。云端订阅模式下，瑞安市人民医院的首年成本仅需数十万元，仅为传统模式的十分之一，五年整体拥有成本下降40%。“云上安全存算、以租代建、开箱即用”的模式，让医院无需再承担硬件折旧、机房运维及专人值守费用。
从瑞金医院开源，到邯郸区域协同，再到瑞安轻量化部署，病理AI的价值远不止于提效与降本，更在于用技术抹平医疗资源不均的鸿沟。它以可复制、低成本的方式，将最顶尖的病理能力下沉到县域，让那里的患者无需离乡，就能享有与一线城市同等的诊断精度。
而在近日华为云INSPIRE创想者大会上，二十余家医院正式入驻华为云智慧医疗专区，标志着华为云智慧病理方案实现在全国规模落地。与此同时，二十余家医院还共同参与了瑞金RuiPath病理大模型云上启用仪式，意味着医疗AI正迈向规模化应用的新阶段。
技术有温度，微米见乾坤，这或许才是医疗AI技术平权最深刻的时代意义。
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