人工智能賦能病理學發展：診斷更精準 產業化空間大
病理學是現代醫學的基石，是連接基礎研究與臨床實踐的重要橋梁。
“近年來，人工智能技術飛速發展，涌現出了ChatGPT等大模型，尤其是Deepseek大模型技術的出現，我們迎來了智能技術在病理學中深度應用的好機會。兩者的結合不僅為疾病的診斷、治療提供了新的視角，也為個性化醫療、精準醫療開辟了前所未有的可能性。”中國工程院院士、浙江大學教授陳純說。
隨著分子診斷、數字病理等技術的飛速發展，醫院也在不斷探索人工智能與病理學的結合。浙江大學醫學院附屬第一醫院(下稱浙大一院)黨委書記梁廷波介紹，作為一家致力于數字化建設的醫療機構，浙大一院始終重視數字智慧病理科的建設與發展。2024年7月，該院建立了國內最大的數字病理中心，配備了近40臺高通量掃描儀，目前已完成近600萬張的數字切片掃描工作，日常病理切片已全部實現數字化。
活動現場。(浙大一院供圖)
在輔助診斷方面，AI同樣發揮著重要作用。以浙大一院病理科與浙江大學計算機學院共同開發的人機交互AI病理萬能助手——OmniPT為例。在過去，即便是一位經驗豐富的病理科醫生，查閱片子、作出病理診斷往往也要花費十幾分鐘，而在人工智能時代，這個時間將縮短到1分鐘內。
“OmniPT就像給了醫生一副探測鏡，能在1到3秒內迅速定位到微小的病灶，準確率超95%。”浙大一院病理科主任章京教授介紹，該系統通過跨層級高效特征鎖定、提示引導細節特征補全等關鍵技術突破，解決了超大尺寸病理圖的秒級推理和精準分析難題，其將文本語義與視覺特征強關聯，為病理報告一鍵生成提供了強有力的技術支持。
除了OmniPT外，此次會議還系統地呈現了中國在醫療大模型、人機協同、智能診斷等方向的最新科研進展，展現中國團隊在數字病理與分子病理領域的技術突破與落地探索。
浙江大學黨委常委、副校長陳剛表示，過往實踐表明，人工智能不僅是工具，更是重新定義病理學邊界的戰略支點。其坦言，盡管人工智能在病理學中的應用前景廣闊，但其實際推廣過程中仍面臨諸多挑戰，諸如數據安全和倫理問題、AI模型可信性差、交叉復合型人才匱乏等，“AI+病理學”的交叉研究與應用仍任重道遠。
為推動中國病理學科與國際接軌，構建“引進來、走出去”的國際合作機制，大會還發起“未來病理國際聯盟”，推動標準共建、人才交流、聯合科研、資源互通，在數智病理、空間組學等關鍵技術領域建立具有全球影響力的合作網絡。
當下，AI病理的產業化進程也受到各界關注。此次活動還設立“智能病理產業化落地專題論壇”，聚焦模型標準、通用性提升等關鍵議題，邀請醫院、監管行業、企業等深度討論，推動探索制定行業設備及數據標準，探索以長三角地區為示范區，開展產業試點實踐，助力成果快速落地。
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