近日，由上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬瑞金醫(yī)院（以下簡(jiǎn)稱“瑞金醫(yī)院”）主辦、華為技術(shù)有限公司協(xié)辦的“瑞金醫(yī)院RuiPath病理模型開(kāi)源及成果發(fā)布會(huì)”在上海舉行。瑞金醫(yī)院聯(lián)合華為開(kāi)源RuiPath病理模型，助力AI在醫(yī)療行業(yè)落地。

RuiPath病理模型，是由瑞金醫(yī)院在華為團(tuán)隊(duì)支持下研發(fā)的臨床級(jí)多模態(tài)病理大模型，涵蓋泛癌種視覺(jué)特征提取、視覺(jué)-語(yǔ)言跨層表征對(duì)齊、長(zhǎng)序列的深度思考模型訓(xùn)練機(jī)制等能力，用于全流程臨床病理輔助診斷，目前已覆蓋中國(guó)每年全癌種發(fā)病人數(shù)90%的19個(gè)常見(jiàn)癌種，涵蓋上百個(gè)輔助診斷任務(wù)。

此次開(kāi)源的是RuiPath病理模型的核心“視覺(jué)基礎(chǔ)模型”。該模型依托瑞金醫(yī)院百萬(wàn)張高質(zhì)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(jìn)行標(biāo)注、訓(xùn)練和模型精調(diào)而成，在業(yè)界12個(gè)主流公開(kāi)數(shù)據(jù)集的14個(gè)輔助診斷任務(wù)測(cè)試中，有7個(gè)達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先水平（SOTA），并已具備臨床驗(yàn)證能力。本次開(kāi)源配套提供測(cè)試數(shù)據(jù)集，覆蓋了肺癌、結(jié)直腸癌、甲狀腺癌、胃癌、乳腺癌、前列腺癌、胰腺癌等7個(gè)常見(jiàn)癌種。華為同步開(kāi)放了基于以上開(kāi)源模型的工具及實(shí)踐指南，對(duì)于推動(dòng)醫(yī)療AI普惠具有重大意義：

普惠AI，降低病理AI輔助診斷部署門檻：將瑞金醫(yī)院多年積累的高質(zhì)量病理數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和精調(diào)，獲得臨床級(jí)模型和工具，基層醫(yī)院可節(jié)省數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、應(yīng)用開(kāi)發(fā)的大量初始工作，促進(jìn)病理AI輔助診斷廣泛應(yīng)用。

加速AI在醫(yī)療行業(yè)落地：開(kāi)放數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、工具、評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集，解決源頭數(shù)據(jù)處理、模型部署、應(yīng)用開(kāi)發(fā)、評(píng)測(cè)上線的一系列實(shí)際困難，打通從模型到應(yīng)用的“最后一公里”，為AI行業(yè)化落地提供最佳實(shí)踐。

提升整體病理診斷水平：將瑞金醫(yī)院優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)知識(shí)沉淀到RuiPath病理模型并開(kāi)源，使頭部三甲醫(yī)院病理診斷能力可以快速?gòu)?fù)制到基層醫(yī)院，實(shí)現(xiàn)各級(jí)醫(yī)院病理診斷領(lǐng)域高水準(zhǔn)“齊步走”。

中國(guó)工程院院士、瑞金醫(yī)院院長(zhǎng)寧光表示：“病理大模型只有真正臨床應(yīng)用才能產(chǎn)生價(jià)值，實(shí)現(xiàn)AI普惠。希望此次開(kāi)源與成果共享，集聚上海力量、中國(guó)力量，讓更多同道參與到病理輔助診斷模型的研究與應(yīng)用中，加速RuiPath病理模型臨床應(yīng)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(huì)。”

華為公司副總裁、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)產(chǎn)品線總裁周躍峰表示：“醫(yī)療行業(yè)長(zhǎng)期積累了大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，這是率先實(shí)現(xiàn)AI行業(yè)化落地的前提。”為加速AI在醫(yī)療行業(yè)落地，華為基于多年技術(shù)積累和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，提出四點(diǎn)倡議：

（1）在數(shù)字化基礎(chǔ)上，做好醫(yī)療數(shù)據(jù)集的標(biāo)準(zhǔn)化和管理運(yùn)營(yíng)。建議醫(yī)院各科室需要明確數(shù)據(jù)責(zé)任人，對(duì)病理切片等數(shù)據(jù)質(zhì)量嚴(yán)格把關(guān)，推進(jìn)全院數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、共享化、可視化。

（2）構(gòu)建多科室、多院區(qū)可共享的智能診療數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)。加強(qiáng)存力、算力和運(yùn)力建設(shè)，打通數(shù)據(jù)、模型和應(yīng)用孤島，讓傳統(tǒng)單科室診療走向多模態(tài)全流程診療。

（3）促進(jìn)數(shù)據(jù)工程、模型工程、評(píng)測(cè)技術(shù)的工具化、標(biāo)準(zhǔn)化，加快開(kāi)放。醫(yī)療多模態(tài)數(shù)據(jù)在標(biāo)準(zhǔn)化工具賦能下，快速適配和智能處理業(yè)務(wù)與技術(shù)需求。

（4）加快構(gòu)建合理的AI診療商業(yè)模式并推動(dòng)落地，形成良性循環(huán)。

“三年磨一劍”，堅(jiān)持長(zhǎng)期主義，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(gè)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(shí)現(xiàn)病理切片數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)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(shè)白皮書》，到2025年共積累了百萬(wàn)規(guī)模高質(zhì)量數(shù)字化病理數(shù)據(jù)，為后續(xù)的智慧化打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

第二階段病理智慧化，華為天才少年團(tuán)隊(duì)入駐瑞金醫(yī)院，進(jìn)行數(shù)據(jù)工程、模型工程、應(yīng)用工程的聯(lián)合研發(fā)。基于高質(zhì)量數(shù)據(jù)，通過(guò)“醫(yī)生+AI工程師”進(jìn)行模型蒸餾、知識(shí)蒸餾、模型精調(diào)。改變傳統(tǒng)單癌種小模型開(kāi)發(fā)模式，實(shí)現(xiàn)大模型從泛癌種精準(zhǔn)識(shí)別、輔助診斷任務(wù)到上層應(yīng)用的端到端落地，使得其貫穿醫(yī)生診斷全流程。

華為提供并開(kāi)源ModelEngine，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)推、應(yīng)用編排全流程的工具化、標(biāo)準(zhǔn)化和自動(dòng)化。醫(yī)生不再是“標(biāo)注工”，而是“審核官”，從逐條標(biāo)注變?yōu)榕繉徍耍史瓟?shù)倍，并保證了標(biāo)注的專業(yè)性和準(zhǔn)確性。基于ModelEngine應(yīng)用工程能力，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用系統(tǒng)接口的標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)接和病理報(bào)告模板可視化編排，單病種AI診斷應(yīng)用上線周期從10天到2天。

華為通過(guò)一系列黑科技加持，采用算存網(wǎng)協(xié)同、模型及算法優(yōu)化技術(shù)，僅用16卡集群完成了RuiPath病理模型開(kāi)發(fā)及部署：

模型蒸餾：通過(guò)先進(jìn)的蒸餾技術(shù)，將671B通用模型的能力蒸餾到32B參數(shù)規(guī)模的專家模型，小而美。結(jié)合瑞金醫(yī)院專業(yè)知識(shí)和精調(diào)，大幅提升訓(xùn)推效率，降低對(duì)機(jī)房空間的要求。

以查代算（Unified Cache）：對(duì)模型固化的知識(shí)，通過(guò)緩存技術(shù)用快速查找替代復(fù)雜的重復(fù)計(jì)算，大幅降低推理成本。

資源池化（XPU Pooling）：極致利用算力實(shí)現(xiàn)“晝推夜訓(xùn)”。白天，算力主要用于支撐醫(yī)生日常的診斷推理；夜間，空閑算力則自動(dòng)匯集起來(lái)，進(jìn)行模型的持續(xù)訓(xùn)練和迭代。

百年沉淀，共享世人。面向未來(lái)，華為將繼續(xù)與瑞金醫(yī)院開(kāi)展聯(lián)合創(chuàng)新，共建醫(yī)療“Data+AI”新生態(tài)，攜手助力醫(yī)療AI普惠。