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在當今科技飛速發(fā)展的時代，AI正以前所未有的速度重塑各個行業(yè)。正如方信醫(yī)療創(chuàng)始人王建國在接受動脈網(wǎng)采訪時所說：“AI必將改變所有行業(yè)，也必將賦能所有行業(yè)?！?/strong>如今，醫(yī)療AI早已走出實驗室，成為現(xiàn)實世界中醫(yī)生的“超級助手”，重塑醫(yī)院診療效率。

病理科，堪稱AI落地最為成熟的場景之一。傳統(tǒng)病理診斷是一門極度依賴經(jīng)驗且花功夫的“手藝活”，要求病理醫(yī)生透過顯微鏡，在數(shù)十億像素的切片中仔細搜尋蛛絲馬跡。然而，人眼難免疲勞，經(jīng)驗也有邊界，尤其是一名合格的病理醫(yī)生的培養(yǎng)，宛如一場馬拉松，往往需要耗費十年的時間。

人工智能、大數(shù)據(jù)等前沿技術的滲透，正在驅(qū)動病理科發(fā)生從“玻璃切片”到“數(shù)字圖像”、從“人工判讀”到“AI輔助”的革命性轉(zhuǎn)變，重新定義病理行業(yè)的工作模式和發(fā)展?jié)摿Α?/p>

在此背景下，2017年成立的廣州方信醫(yī)療技術有限公司（以下簡稱“方信醫(yī)療”）始終聚焦于為用戶提供數(shù)智病理科建設整體解決方案。方信醫(yī)療不僅是我國病理領域首家提出“病理全流程質(zhì)控和信息管理”概念的企業(yè)，也是首個推出“泛病種AI輔助診斷系統(tǒng)產(chǎn)品”的創(chuàng)新者，助力病理行業(yè)從傳統(tǒng)診斷模式向高效化、智能化、精細化的方向轉(zhuǎn)變。

核心價值：科室診斷效率提升的利器

病理診斷作為臨床診療決策的核心依據(jù)，是絕大部分疾病，尤其是腫瘤疾病診斷的“金標準”，其結(jié)果直接關系到手術方案、治療策略、預后判斷、治療效果等各個環(huán)節(jié)。那么，AI作為當前全球創(chuàng)新最活躍的領域之一，到底能為病理科帶來什么？

作為深耕病理行業(yè)多年的“老兵”，王建國認為，“當前，病理醫(yī)生缺口大、資源分布不均是病理行業(yè)面臨的主要痛點。因此，在方信啟動病理AI研發(fā)項目之前，我們便與眾多病理專家討論了這個問題，并進一步明確了AI在病理科的核心價值——科室診斷效率提升的‘利器’。”

一般來說，病理醫(yī)生完成一份簡單病例的病理報告大約需要2-5分鐘，完成一份中等復雜病例的報告約需10-30分鐘。在引入病理AI產(chǎn)品后，在醫(yī)生開展疾病診斷工作前，AI便已經(jīng)生成準確的診斷建議，同時初步書寫好診斷報告。因此，醫(yī)生僅需審核診斷結(jié)果，并對報告進行一些微調(diào)，即可將其發(fā)出，工作效率得到極大提升。

除了提高報告出具速度，AI還能成為病理醫(yī)生的個人知識助手，幫助醫(yī)生更高效、準確地完成診斷工作。當病理醫(yī)生在查看病理標本，遇到疑難圖像時，只需截圖發(fā)送給方信的多模態(tài)智能問答助手，便可迅速獲得AI對圖像的分析結(jié)果和診斷建議，大幅縮短診斷周期，避免因經(jīng)驗局限而導致的漏診。

同時，AI還能提供一個可持續(xù)迭代升級的智能知識庫。王建國提到：“目前人類已知的疾病種類極其繁多，每種疾病都有其獨特的形態(tài)和表現(xiàn)形式。因此，要求病理醫(yī)生對每一種疾病都清晰記憶并精準識別其實是不現(xiàn)實的。而基于AI的智能病理知識庫能不斷積累、迭代、更新，方便醫(yī)生自動提取庫中內(nèi)容、高效搜索歷史病例，從而大幅提升病理醫(yī)生對疑難雜癥診斷、教研、學習的效率?！?/p>

基于上述三大價值點，方信醫(yī)療自主研發(fā)的病理人工智能輔助診斷系統(tǒng)能大幅減少診斷醫(yī)生的重復性勞動，顯著提升工作效率，切實解決病理醫(yī)生短缺這一行業(yè)痛點。目前，該產(chǎn)品已在十余家三甲醫(yī)院投入使用，并獲得第三方實驗室認可。

扎根臨床，跨越從模型到產(chǎn)品的鴻溝

2024年以來，醫(yī)療行業(yè)的“百模大戰(zhàn)”進入白熱化。其中，病理大模型因其極高的技術挑戰(zhàn)和臨床價值，被譽為大模型“皇冠上的明珠”，眾多公司和高校相繼推出各式各樣的AI產(chǎn)品。

王建國對此表示，“目前，市面上的許多病理大模型主要基于科研場景，以無限資源的模式進行產(chǎn)品設計，著重關注功能的實現(xiàn)而忽視臨床應用場景和資源約束。而方信醫(yī)療自立項之初，就始終堅持以臨床需求為導向，以有限資源需求來驅(qū)動病理AI的持續(xù)迭代研發(fā)?！?/p>

經(jīng)團隊深入調(diào)研后發(fā)現(xiàn)，對于病理科醫(yī)生而言，疑難病例的診斷和重復性勞動的替代是亟待解決的兩大核心需求。

首先，疑難病例的出現(xiàn)，主要源于兩方面因素。其一，病例本身極為罕見，缺乏豐富的既往診療經(jīng)驗可供參照；其二，疾病判別界線模糊。此外，患者獨特的臨床表現(xiàn)、家族病史以及成長環(huán)境等多種個體化因素，也進一步增加了診斷的復雜性。正因如此，在面對疑難病例時，病理專家的臨床直覺和綜合判斷，便成了準確診斷的“金標準”。

基于此，方信醫(yī)療研發(fā)的病理人工智能泛病種輔助診斷系統(tǒng)旨在承擔病理醫(yī)生工作中的重復性勞動，完成大部分常見疾病的輔助診斷。通過提升工作效率，讓醫(yī)生只需確認AI給出的結(jié)果是否正確，從而可以節(jié)省出更多時間去研究疑難病例的診斷并學習新知識。

方信醫(yī)療的AI研發(fā)負責人陳勁濤博士認為，“無論技術多先進，AI始終無法取代醫(yī)生，但會深刻改變醫(yī)療模式。因此，方信病理AI通過與公司的病理全流程信息管理系統(tǒng)深度融合，可以在不影響醫(yī)生正常診斷流程的前提下，輸出可疑病灶區(qū)域的像素級熱圖，輔助醫(yī)生快速定位并驗證診斷的正確性，真正做到‘幫忙不添亂，協(xié)作不越位’?！?/strong>

并且在這個過程中，人與AI始終保持著共生共智的關系?！癆I深度學習海量病理圖像與診斷邏輯，構(gòu)建起覆蓋各病種特征的認知框架，為醫(yī)生實時提供診斷線索與量化分析支持。醫(yī)生則依據(jù)臨床經(jīng)驗，校正AI推理路徑，通過反饋標注優(yōu)化算法模型，形成‘AI篩查診斷、醫(yī)生確認反饋、AI二次學習驗證’的閉環(huán)?！标悇艥f到。

大模型和小模型的融合是方信病理AI的又一大亮點。

大模型作為多模態(tài)病理知識的通用底座，具有很強的泛化性能，但在處理醫(yī)學這種專業(yè)性極強的下游任務時，其回答往往不夠精確和詳細。因此，大模型主要提供寬泛的病理知識概念，并給出疑難病例的參考建議。

相比之下，小模型是邊緣計算的專業(yè)化精準執(zhí)行者，聚焦于任務執(zhí)行層的局部特征，例如精細的疾病診斷、免疫組化評分、疾病分級等。方信醫(yī)療通過輕量化設計，減少了小模型約90%的計算量，使其能夠在普通GPU上實時處理全切片圖像，并通過弱監(jiān)督學習自動定位病變區(qū)域。

最后，根據(jù)病理醫(yī)生的診斷需求不同，方信醫(yī)療將病理AI拆分為定性分析的判別式和生成病理報告的生成式。判別式AI可對各個器官的病理圖像進行高精度判讀；生成式AI則實現(xiàn)自然語言交互，輔助醫(yī)生生成診斷意見并推薦檢測方案。

通過大模型與小模型的協(xié)同，以及判別式與生成式AI的深度融合，方信醫(yī)療自主研發(fā)的病理AI不僅能夠重構(gòu)病理診斷的全流程，提升診斷效率，還能促進病理報告的結(jié)構(gòu)化標準化與內(nèi)容個性化，推動了病理學科向預測性和個性化的方向發(fā)展，為醫(yī)生提供更全面的支持。

基于以上優(yōu)勢，方信病理AI針對泛器官的診斷準確性達到90%以上。并在保持99%診斷敏感度的基礎上，實現(xiàn)約92%的特異度，在保證不漏診的前提下，盡量減少誤診，極大提升了病理診斷的科室整體效能。

數(shù)智病理科建設整體解決方案：做寬、做廣、做深

Global Growth Insights研究數(shù)據(jù)顯示，2024年全球數(shù)字病理市場規(guī)模已達8.2014億美元。在2024-2032年期間，該市場預計將以19.31%的復合年增長率持續(xù)強勁增長。高速增長的市場吸引了全球眾多企業(yè)入局。但與國外相比，國內(nèi)AI病理行業(yè)雖有自身數(shù)據(jù)庫充足且政策支持力度較大的優(yōu)勢，但也存在差距。

例如，病理科的數(shù)字化發(fā)展程度有限，技術成熟度不足；數(shù)字化玻片的數(shù)據(jù)量巨大，存儲成本高；傳統(tǒng)病理診斷慣性難以改變，尤其是我國病理醫(yī)生的培養(yǎng)體系目前仍主要基于顯微鏡觀察玻片的方式，這也在一定程度上制約了AI技術在病理領域的快速推廣和應用。

“眾多因素影響下，如何突破商業(yè)化困境，成為擺在行業(yè)面前的一道難題。這需要政府、醫(yī)療機構(gòu)、高校和企業(yè)等各方加強協(xié)作，共同探索可持續(xù)的商業(yè)模式，以推動病理行業(yè)向AI時代的跨越?！蓖踅▏f到。

面對大有可為的數(shù)智病理時代，方信醫(yī)療也有著清晰的規(guī)劃，陳勁濤博士介紹道：“我們的AI產(chǎn)品從‘做寬、做廣、做深’三個方面進行規(guī)劃?！鰧挕侵秆邪l(fā)覆蓋人體幾乎所有器官的輔助診斷模型；‘做廣’是指數(shù)據(jù)要盡量覆蓋多中心、多病種；‘做深’是指根據(jù)醫(yī)院需求，利用更多專業(yè)化小模型，完成組織學病理分級、癌癥浸潤深度分級、免疫組化評分等更精細的下游任務。最終，全面提升病理診斷的覆蓋范圍、病種識別能力和精細化診斷水平。”

王建國指出，病理行業(yè)要提升整體水平，應從提升科室整體效能切入，將解決病理診斷效率問題放在首位。以效率提升為契機，推動全行業(yè)數(shù)字化水平的進步，通過持續(xù)不斷的量變，最終實現(xiàn)關鍵質(zhì)變。當全行業(yè)整體數(shù)字化水平提高以后，疑難病例資料不足和質(zhì)量欠佳這一先天困境，就會如同冰山般逐步消融。“我們有理由相信，先追求效能的提升，讓醫(yī)院和醫(yī)生都愿意應用病理AI，待數(shù)字基建邁上新臺階后，再著手解決疑難病例診斷的漸進式革新模式，是契合事物發(fā)展客觀規(guī)律的。與此同時，病理AI自身也在持續(xù)進化，這種循序漸進的發(fā)展路線必然會有力地加速病理AI在實際中的應用?！?/strong>

2025年《政府工作報告》強調(diào)，要強化基本醫(yī)療衛(wèi)生服務，加強病理專業(yè)隊伍建設。這一政策導向為病理AI行業(yè)的蓬勃發(fā)展營造了良好環(huán)境。在此背景下，王建國堅定地認為：“我們期待，在產(chǎn)業(yè)鏈各端的齊心協(xié)力下，未來的3至5年內(nèi)，AI能夠全方位、深層次地融入病理科的各項工作環(huán)節(jié)，大幅提升診斷的工作效率，切實解決當前病理醫(yī)生培養(yǎng)周期長、數(shù)量不足、分布不均的難題，從而改善患者的就醫(yī)體驗和健康結(jié)局?！?/strong>