（文/觀察者網(wǎng) 呂棟）
“以往醫(yī)生看病理切片，就像在森林中找一片異常的樹葉。中國的病理醫(yī)生每天要在顯微鏡下看300多張片子，而歐美的病理醫(yī)生每天只需要看50張左右，所以我們三甲醫(yī)院病理醫(yī)生的工作量是美國醫(yī)院的5-6倍，很容易產生漏診和誤診。現(xiàn)在用AI大模型來看的話，一是能解決效率問題，二是能在一定程度上提高準確率。”在上海交通大學醫(yī)學院附屬瑞金醫(yī)院（下稱：瑞金醫(yī)院），一位技術專家對觀察者網(wǎng)說道。
近日，瑞金醫(yī)院聯(lián)合華為宣布開源RuiPath病理模型。該模型是由瑞金醫(yī)院在華為團隊支持下研發(fā)的臨床級多模態(tài)病理大模型，涵蓋泛癌種視覺特征提取、視覺-語言跨層表征對齊、長序列的深度思考模型訓練機制等能力，用于全流程臨床病理輔助診斷，目前已覆蓋中國每年全癌種發(fā)病人數(shù)90%的19個常見癌種，涵蓋上百個輔助診斷任務。
“原來每個診斷任務，病理醫(yī)生需要通過顯微鏡一個個進行皮膚侵犯檢測、乳頭侵犯檢測等，現(xiàn)在AI把每個步驟提前做完，醫(yī)生只需要去確認，判斷采納還是不采納，相當于一個Copilot模式，醫(yī)生從原來大量看片子，變成最終確認AI的結果，這樣就避免了在樹林里找不正常的樹葉，每個步驟都是AI提前把數(shù)據(jù)找到，醫(yī)生去確認好還是不好。”技術專家表示。
此次開源的是RuiPath病理模型的核心“視覺基礎模型”，依托瑞金醫(yī)院百萬張高質量數(shù)字病理切片數(shù)據(jù)，使用華為AI全流程工具鏈ModelEngine進行標注、訓練和模型精調而成。
圖源：觀察者網(wǎng)
現(xiàn)場專家介紹，在業(yè)界12個主流公開數(shù)據(jù)集的14個輔助診斷任務測試中，RuiPath病理模型有7個達到業(yè)界領先水平（SOTA），而美國哈佛大學的病理視覺模型UNI2，只有6個達到了SOTA。并且，RuiPath已具備臨床驗證能力，本次開源配套提供測試數(shù)據(jù)集，覆蓋了肺癌、結直腸癌、甲狀腺癌、胃癌、乳腺癌、前列腺癌、胰腺癌等7個常見癌種。華為同步還開放了基于以上開源模型的工具及實踐指南，加速推動人工智能在醫(yī)療行業(yè)的落地。
技術專家對觀察者網(wǎng)坦言，中國的病理科醫(yī)生只有不到2萬，缺口高達14萬，這是國內醫(yī)院比較大的挑戰(zhàn)。像瑞金這樣的大型三甲醫(yī)院把病理模型做出來并開源后，一是可以解決效率問題，原來病理科醫(yī)生一天能看200-300張病理切片，現(xiàn)在能看400-500張甚至更多；二是能提高診斷準確率，通過AUC、ACC和F1 Score等指標確保模型能達到極致精準度。
“我們希望通過RuiPath病理模型的開源，來帶動中國數(shù)字病理標準的規(guī)范。如果其他醫(yī)院的跟瑞金的標準很接近，幾乎不需要做任何訓練就可以直接使用，瑞金怎么用，其他醫(yī)院就怎么用，需要的是部署硬件。但如果標準不一樣，就需要在數(shù)據(jù)上做增量訓練，但訓練成本相對會低很多，因為瑞金100多萬張切片已經(jīng)提取完特征了。”這位技術專家補充道。
華為數(shù)據(jù)存儲產品線總裁周躍峰
研發(fā)一款病理大模型并不容易，即便像瑞金醫(yī)院這樣的國內頂級醫(yī)院，已經(jīng)積累了大量的數(shù)字切片，但在前期訓練大模型的過程中，依然面臨數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一和標注工作量大等難題。
2022年初，華為輪值董事長胡厚崑、華為數(shù)據(jù)存儲產品線總裁周躍峰等一行曾到訪瑞金醫(yī)院。胡厚崑表示，在數(shù)字化病理等場景中，華為將為瑞金醫(yī)院專家團隊提供充分的技術支撐，發(fā)揮云、網(wǎng)、邊、端的技術協(xié)同優(yōu)勢，在真正有剛需的場景中深度合作，聯(lián)合創(chuàng)新。此后三年里，華為與瑞金醫(yī)院病理模型的合作共經(jīng)歷了“數(shù)字化”和“智慧化”兩個階段。
第一階段病理數(shù)字化，在瑞金醫(yī)院采用統(tǒng)一數(shù)字病理格式（CSP）高效存放數(shù)據(jù)（空間節(jié)省45%），實現(xiàn)病理切片數(shù)據(jù)的標準化落地。從2023年聯(lián)合業(yè)界發(fā)布《數(shù)字化智慧病理科建設白皮書》，到2025年共積累了百萬規(guī)模高質量數(shù)字化病理數(shù)據(jù)，為后續(xù)的智慧化打下堅實基礎。
第二階段病理智慧化，華為天才少年團隊入駐瑞金醫(yī)院，進行數(shù)據(jù)工程、模型工程、應用工程的聯(lián)合研發(fā)。基于高質量數(shù)據(jù)，通過“醫(yī)生+AI工程師”進行模型蒸餾、知識蒸餾、模型精調。改變傳統(tǒng)單癌種小模型開發(fā)模式，實現(xiàn)大模型從泛癌種精準識別、輔助診斷任務到上層應用的端到端落地，使得其貫穿醫(yī)生診斷全流程。
圖源：觀察者網(wǎng)
“原來10-20分鐘標注一張的工作量很大，現(xiàn)在一天能標注700張以上。”技術專家對觀察者網(wǎng)介紹道，華為提供并開源的ModelEngine，讓醫(yī)生從逐條標注變?yōu)榕繉徍耍史瓟?shù)倍，并保證專業(yè)性和準確性。同時基于ModelEngine應用工程能力，實現(xiàn)應用系統(tǒng)接口的標準化對接和病理報告模板可視化編排，單病種AI診斷應用上線周期從10天降到2天。
以往談起大模型的訓練和推理，行業(yè)的普遍印象是高成本和高投入，尤其美國企業(yè)動不動就要用到海量的GPU卡進行訓練，這種高成本國內多數(shù)企業(yè)和醫(yī)院難以承受。但在瑞金，華為采用算存網(wǎng)協(xié)同、模型及算法優(yōu)化技術，僅用16卡集群完成了RuiPath病理模型開發(fā)及部署。
“中國每家醫(yī)院都有信息中心，但沒有人工智能中心，缺乏人工智能人才，瑞金跟華為在做的事情，就是讓醫(yī)療大模型落地過程簡化，其他醫(yī)院照著一步步就能用，而不是必須要有個大模型的專家，讓大家能夠更快速的去做整個行業(yè)模型的落地。”技術專家對觀察者網(wǎng)說道。
技術只有服務于人才有價值。中國工程院院士、瑞金醫(yī)院院長寧光表示，希望此次開源與成果共享，集聚上海力量、中國力量，讓更多同道參與到病理輔助診斷模型的研究與應用中，加速RuiPath病理模型臨床應用落地，共同提高醫(yī)療水平，讓AI醫(yī)療能力持續(xù)惠及全社會。
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本文鏈接：中國病理醫(yī)生工作量遠超歐美，瑞金醫(yī)院聯(lián)手華為欲破解難題http://www.sq15.cn/show-3-148578-0.html
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