病理AI行业现状与挑战 - 病理诊断是疾病尤其是肿瘤诊断的金标准，但耗时长且病理医生缺口大、分布不均，AI应用成为行业焦点[1] - 中国5000家医院中不足5%将数字化诊断应用于日常流程，数据质量差、格式不统一制约模型精度[3] - 病理大模型开发面临四大挑战：数据规模小、算法标注成本高、算力与PB级数据矛盾、存储成本高企[3] RuiPath病理模型技术突破 - 模型基于瑞金医院百万张高质量数字病理切片训练，覆盖7大癌种，在14个任务测试中7项达业界领先水平[1] - 采用16张国产910B算力卡训练，通过华为ModelEngine工具链缩短70%业务上线时间，数据处理周期节约80%[4] - 临床覆盖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[4] 开源策略与行业影响 - 开源核心视觉基础模型及测试数据集，降低基层医院AI部署门槛，节省数据准备与模型开发初始成本[1][4] - 模型可覆盖中国每年90%全癌种发病病例，开源有望扩展剩余10%未覆盖肿瘤的诊断能力[4] - 瑞金医院数字化病理平台年增1.5PB数据，为模型迭代提供持续支持[3][4] 落地障碍与数据瓶颈 - 医院切片质量差异大，检测仪器、试剂、操作规范不统一影响模型输入数据质量[6] - 医疗数据安全与隐私保护问题尚未完全解决，制约大规模数据共享[6] - 当前开源模型虽推动AI平权，但医院参与部署的积极性与数据积累仍存挑战[5]