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文汇 13小时前

上海版“ AI+ 医疗”走向世界,瑞金医院病理大模型携手华为宣布全球开源

上海的 "AI+ 医学 " 应用场景逐步迈向全球。今天(6 月 30 日),上海瑞金医院转化医学大楼内,随着大屏幕上的开源标识点亮,病理大模型 "RuiPath" 宣布正式向全球开源核心架构。此时,距今年 2 月该模型首次发布仅过去 4 个月,这场由瑞金医院携手华为举办的开源发布会,标志着国产医疗 AI 完成从技术突破到生态共享的进阶。

中国工程院院士、瑞金医院院长宁光表示,从技术发布迈向真正的临床落地,当前病理大模型还面临两大关键挑战:临床覆盖率不足,比如口腔、儿科肿瘤诊断仍然缺乏。其二是应用可及性有限。为此,瑞金医院联合华为实现 " 双开源 " 突破,一是开源 700 张数字病理切片测评数据集,二是开源算法模型,构建产学研协作生态。希望此次开源与成果共享,能凝聚更多同道力量共同完善模型,严格验证临床安全性,助力上海形成垂直化医学 AI 生态。

上海申康医院发展中心副主任王育说,病理诊断作为医疗诊断的 " 金标准 ",其准确性和及时性直接关系到患者的生命健康。瑞金医院此次病理模型的开源是推动医疗领域高质量发展的创新举措,将带来深远影响。此次将病理模型开源不仅率先完成从实验室到临床验证的跨越,更以开放共享的姿态,让优质医疗资源惠及更多地区、更多患者。

当前,我国病理行业面临严峻挑战:一是病理医生数量缺口巨大,分布不均,二是基层医院初诊符合率较低。数字化智慧病理是突破这一困局的关键所在,病理大模型因而被视作该领域焦点。

瑞金医院病理科主任助理笪倩坦言,他们持续推进病理科数字化和智慧化建设,不断突破技术瓶颈。笪倩进一步介绍说,数据层面,百万级高质量病理切片库覆盖常见癌症,且罕见病数据全国领先;算法层面,采用 " 智能学习系统 "(PanVL-T1 技术),在 12 个主流公开数据集 14 个辅助诊断任务中,有 7 个任务 AUC、ACC、 F1 score 三个维度均比肩世界顶尖模型;算力层面,首次用 16 张国产芯片训练百万切片;存力层面,通过压缩技术最多可省下 45% 存储空间,存算协同技术节约 30% 训练周期。未来,期望 RuiPath 能从上海辐射全国,让县医院也能拥有三甲医院的诊断能力,并联合全球机构整合多模态数据,为癌症患者抢出更多生命时间。

"RuiPath" 视觉基础模型现场正式开源。瑞金医院 - 上海市数字医学创新中心专职副主任朱立峰介绍此次开源的视觉模型依托百万张高质量数字病理切片数据,结合华为开源的 AI 全流程工具链,进行标注、训练和模型精调而成。配套开源测评数据集与实践指南,覆盖了肺癌、结直肠癌、甲状腺癌、胃癌、乳腺癌、前列腺癌、胰腺癌等 7 个常见癌种及下游任务训练。华为也同步开放了基于以上开源模型的示范实践。

华为公司副总裁、数据存储产品线总裁周跃峰在会上提出四点倡议:在数字化基础上,做好医疗数据集的标准化和管理运营;构建多科室、多院区、可共享的智能诊疗数据基础设施平台;促进数据工程、模型工程、评测技术的工具化、标准化,加快开放;构建合理的 AI 诊疗商业模式并推动落地。

今年 2 月,基于瑞金医院单中心数据训练而得的 "RuiPath" 病理大模型发布,此后,模型增训优化、模型测评和应用开发等工作不断更新,"RuiPath" 的性能进一步提升,更贴近临床诊断任务。

今天,瑞金医院又与海内外的 12 家医疗机构共同启动 RuiPath 病理大模型的全球多中心计划,共享最新研发成果,协同推动病理大模型持续迭代。

瑞金医院病理科主任王朝夫提到该计划的三大核心目标,即提升可及性、推动标准化、促进技术创新。具体来说就是通过多中心协作,将优质病理资源与 "RuiPath" 技术推广至偏远及资源匮乏地区,解决诊断能力不足问题。在此期间,建立统一质控与数据管理流程,确保模型在不同中心诊断结果的一致性与可靠性。此外,还将依托多中心应用积累的丰富数据,加速数字化病理与计算病理学研究,助力学科突破。

王朝夫强调,该计划是瑞金医院病理科的重要突破,更是病理学领域的里程碑式探索。他呼吁更多同道参与,通过技术共享与协作,提升病理诊断服务水平,为人类健康事业贡献力量。

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