绝伦儿媳在线观看免费版电视剧中文瑞金医院牵手华为把病理大模型开源了：诊断门槛在降低，但仍有挑战

病理诊断是绝大部分疾病，尤其是肿瘤疾病的诊断“金标准”，是医生的医生。病理诊断耗时长，再加上我国病理医生缺口大，病理医生分布不均，如何用AI在提高医生工作效率的同时，又可以降低漏诊、误诊的风险，成为医疗行业关注的焦点。 6月30日，瑞金医院联合华为宣布开源RuiPath病理模型，意在医院降低病理AI辅助诊断部署门槛，这也成为上海医疗机构首个开源的病理模型。 此次开源的为RuiPath病理模型的核心“视觉基础模型”。根据官方介绍，该模型依托瑞金医院百万张高质量数字病理切片数据，基于华为AI全流程工具链ModelEngine进行标注、训练和模型精调而成，在业界12个主流公开数据集的14个辅助诊断任务测试中，有7个达到业界领先水平（SOTA），并已具备临床验证能力。本次开源配套提供测试数据集，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。 病理诊断指通过手术切除、内镜活检、细针穿刺等方式获取人体组织或细胞，借助显微镜等工具对样本进行一系列处理和观察。通常，一个病理检测需3天到5天，如遇较为疑难的疾病，加做免疫组化或分子检测，诊断时间长达7天至10天。大医院病理科培养一位合格病理医生需要5年至8年时间，但在县级医院，还无法耗费这么长时间来培养，这可能会导致病理行业的诊断质量不统一问题。 瑞金医院病理科副主任医师笪倩称，在病理人工智能落地过程中仍面临数据、算法、算力、存力四方面挑战。数据上，切片质量差、格式不统一及数字化医院占比低，中国有5000家医院具有病理科，但是不足5%的医院将数字化诊断应用于日常的诊断过程当中，导致模型精度受影响且数据规模小；算法上，传统标注依赖病理专业知识，成本高、耗时长且具主观性；算力上，百万级切片对应PB级数据与单张GPU显存80GB的矛盾突出，易致算力浪费；存力上，三甲医院病理数据增量大、存储成本高，数字化的门槛是高居不下。 “以瑞金医院为例，我们每天的增长切片量是6000张，所以每年的数据增量是1.5个PB。”笪倩表示，尽管困难重重，但瑞金医院不断尝试突破技术瓶颈。2023年3月，瑞金医院上线了全流程的数字化病理平台。 此次RuiPath的发布后，瑞金医院在数据层面拥有了百万张的数字切片库，数据量大，疾病的谱系全面。算力方面，首次使用了16张的国产910B的算力卡去训练百万数据，并且通过ModelEngineAI全流程工具链平台节约了80%的数据的处理周期，缩短了70%的业务上线时间。在临床实战中覆盖19个病种、上百个诊断任务，关键指标超90%，诊断效率提升至秒级。 “这次开源，也可以将瑞金医院多年积累的高质量病理数据进行训练和精调，获得临床级模型和工具，基层医院可节省数据准备、模型训练、应用开发的大量初始工作，促进病理AI辅助诊断广泛应用。”华为数据存储产品线总裁周跃峰表示，开源RuiPath病理模型，可以降低医院病理AI辅助诊断部署门槛，提升整体病理诊断水平。 在宁光看来，推动RuiPath病理模型开源，对于完善模型本身以及模型的可及性，有可能起到双赢作用。他表示，该模型可以覆盖中国每年全癌种发病人数90%的19个常见癌种，但还有10%的癌肿还无法覆盖到，开源的话，或有望覆盖更多的肿瘤诊断。 不过，RuiPath病理模型的开源虽然可以推动AI医疗平权，但如何推动更多的医院加入部署病理大模型，数据方面的积累仍存在挑战。 此前，有病理科医生对第一财经记者表示，病理切片及其扫描的质量决定了图像数据的好坏，不同级别医院、不同水平病理人员制作的切片质量差别非常大。制成病理切片全流程的检测仪器、试剂、操作等要素均会影响病理图像质量和病理诊断结果，因此每个关键环节都遵循行业规范和标准，如果没遵循好，也会影响病理图像及病理大模型的质量。医疗数据的安全与隐私保护也是亟待解决的关键问题。