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          當(dāng)消費(fèi)遇上AI|醫(yī)療大模型“皇冠上的明珠”病理大模型開發(fā)之難,難在哪

          第一財(cái)經(jīng) 2025-02-23 12:49:29 聽新聞

          作者:林志吟    責(zé)編:樂琰

          大模型DeepSeek的出現(xiàn)正在加速醫(yī)療領(lǐng)域的數(shù)字化進(jìn)程,特別是在病理科,AI技術(shù)有望大幅提高病理診斷的準(zhǔn)確性和效率,解決病理醫(yī)生缺口和分布不均的問題,但仍面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量和隱私保護(hù)等挑戰(zhàn)。

          大模型DeepSeek推出后,正在顛覆AI發(fā)展的傳統(tǒng)認(rèn)知,各行各業(yè)擁抱數(shù)字化的進(jìn)程在加快,連醫(yī)院端也不例外。

          國(guó)內(nèi)一名從事智慧病理營(yíng)銷經(jīng)理張亮對(duì)第一財(cái)經(jīng)記者說,春節(jié)以來,他們時(shí)不時(shí)會(huì)接到全國(guó)一些醫(yī)院電話咨詢病理數(shù)字化之類的合作,而以前,醫(yī)院高層對(duì)這塊的關(guān)注度并不高。

          2月的一天,中山大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院病理科主任云徑平與醫(yī)院信息科工程師們,以及相關(guān)供應(yīng)商開了一個(gè)小會(huì),也在探討如何用AI賦能病理科。

          病理診斷指通過手術(shù)切除、內(nèi)鏡活檢、細(xì)針穿刺等方式獲取人體組織或細(xì)胞,借助顯微鏡等工具對(duì)樣本進(jìn)行一系列處理和觀察,是絕大部分疾病,尤其是腫瘤疾病的診斷“金標(biāo)準(zhǔn)”,是醫(yī)生的醫(yī)生。

          隨著大模型出現(xiàn),醫(yī)療領(lǐng)域被認(rèn)為是極具潛力的應(yīng)用場(chǎng)景之一,而病理圖像具有非常大的多樣性,要借助人工智能技術(shù)開展診斷難度極大,病理大模型被認(rèn)為是醫(yī)療大模型“皇冠上的明珠”。

          這些年來,當(dāng)AI浪潮襲來之際,醫(yī)院的影像科率先投向數(shù)字化浪潮,但病理科的數(shù)字化進(jìn)程卻十分緩慢。病理大模型開發(fā),面臨的挑戰(zhàn)如何?

          AI給病理科帶來的潛力

          從手術(shù)切除的腫塊,或從內(nèi)鏡活檢取得的黏膜組織、細(xì)針穿刺抽取的細(xì)胞,迅速送往病理科后,要進(jìn)行一系列的處理,包括固定、取材、脫水、浸蠟、包埋和切片等,最后送到顯微鏡下,病理醫(yī)生會(huì)仔細(xì)觀察細(xì)胞的大小、形態(tài)、染色深淺、核溝及核仁的數(shù)目和大小等特征,給出結(jié)果診斷。

          2022年,中國(guó)新增癌癥患者數(shù)量482萬例、癌癥死亡數(shù)257萬例,數(shù)量均位列世界第一。

          要降低癌癥發(fā)病率、死亡率,早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療是關(guān)鍵,這里面,就離不開病理診斷,這考驗(yàn)病理診斷的可及性、準(zhǔn)確性。

          我國(guó)病理醫(yī)生缺口大,病理醫(yī)生分布不均,基層醫(yī)院初診復(fù)合率低。

          中山大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院病理科主任云徑平對(duì)第一財(cái)經(jīng)記者表示,大醫(yī)院病理科培養(yǎng)一位合格病理醫(yī)生需要5年至8年時(shí)間,這里面涉及取材、冰凍等環(huán)節(jié)培養(yǎng)。但在縣級(jí)醫(yī)院,還無法耗費(fèi)這么長(zhǎng)時(shí)間來培養(yǎng),這可能會(huì)導(dǎo)致病理行業(yè)的診斷質(zhì)量不統(tǒng)一問題。

          通常,一個(gè)病理檢測(cè)需3天到5天,如遇較為疑難的疾病,加做免疫組化或分子檢測(cè),診斷時(shí)間長(zhǎng)達(dá)7天至10天。

          云徑平認(rèn)為,AI在病理科領(lǐng)域,大有可為。“傳統(tǒng)的病理診斷過程中,諸如核分裂象及細(xì)胞標(biāo)記計(jì)數(shù)等工作,需要醫(yī)生在顯微鏡下耗費(fèi)大量時(shí)間進(jìn)行人工計(jì)數(shù)與分析,不僅工作強(qiáng)度大,而且容易因疲勞等因素導(dǎo)致誤差。AI技術(shù)通過算法技術(shù),能夠在短時(shí)間內(nèi)完成對(duì)大量細(xì)胞和組織的分析,將原本需要數(shù)小時(shí)甚至數(shù)天的工作縮短至幾分鐘。”

          江豐生物有關(guān)負(fù)責(zé)人對(duì)第一財(cái)經(jīng)記者表示,在以往,病理醫(yī)生需要耗費(fèi)大量時(shí)間進(jìn)行切片觀察、細(xì)胞識(shí)別等煩瑣工作,而AI技術(shù)的引入,能夠迅速識(shí)別病灶、精準(zhǔn)定位異常細(xì)胞,大大減輕醫(yī)生的工作負(fù)擔(dān)。同時(shí),通過大數(shù)據(jù)分析,能發(fā)現(xiàn)潛在的疾病趨勢(shì),為臨床決策提供有力支持。數(shù)智病理科整體解決方案帶來的效益顯而易見。一方面,它顯著提高了病理診斷的準(zhǔn)確性和效率,降低了漏診、誤診的風(fēng)險(xiǎn);另一方面,通過優(yōu)化病理科的工作流程,實(shí)現(xiàn)了資源的合理配置和高效利用,提升了科室的整體管理水平。

          十年前,云徑平就在琢磨病理信息化和數(shù)智化的事情。他去美國(guó)參加美加病理學(xué)術(shù)會(huì)議看到同行展示數(shù)字化的病理組織圖像,回來后他們科室也申請(qǐng)購(gòu)置了相關(guān)設(shè)備,當(dāng)時(shí)的想法很簡(jiǎn)單,那時(shí)候大家都是把病理組織玻片做成幻燈片投影,用于教學(xué)和疾病討論,如果把它們掃描成圖片,以后只需要帶個(gè)U盤,還能反復(fù)使用。再進(jìn)一步,如果能夠開發(fā)出圖像診斷系統(tǒng),可能用起來更方便。

          他坦言,那時(shí)候計(jì)算機(jī)背景的研發(fā)人員和醫(yī)生對(duì)這件事情的理解有偏差,復(fù)合型人才匱乏,這導(dǎo)致推進(jìn)過程中遇到了不少困難,難度非常大。

          不過,云徑平所在的病理科室,至今沒有放棄擁抱AI。

          大模型打入病理科

          當(dāng)DeepSeek浪潮襲來之際,近期A股一些AI病理概念股挺身大漲。

          2月18日,在上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬瑞金醫(yī)院舉行的2025醫(yī)療人工智能與精準(zhǔn)診療發(fā)展論壇上,瑞金醫(yī)院攜手華為共同發(fā)布了瑞智病理大模型RuiPath。

          瑞金醫(yī)院方面對(duì)外介紹稱,針對(duì)傳統(tǒng)及數(shù)字化智慧病理發(fā)展中的痛點(diǎn),如三甲醫(yī)院病理醫(yī)生診斷工作量巨大、數(shù)智化基礎(chǔ)薄弱、傳統(tǒng)AI模式中覆蓋病種少、已公開病理大模型算力需求大、多模態(tài)訓(xùn)練難度大等業(yè)界普遍的業(yè)務(wù)痛點(diǎn),RuiPath實(shí)現(xiàn)4大創(chuàng)新,包括場(chǎng)景與應(yīng)用創(chuàng)新、模型與算法創(chuàng)新、存算協(xié)同創(chuàng)新和AI工具鏈創(chuàng)新。

          在交互式輔助診斷環(huán)節(jié),傳統(tǒng)診斷方式是醫(yī)生在顯微鏡下逐張查看切片,完成診斷后再人工錄入報(bào)告。而RuiPath能夠提前精準(zhǔn)識(shí)別病灶區(qū)域,單切片AI診斷時(shí)間僅需數(shù)秒。

          從知識(shí)深度層面看,亞??撇±磲t(yī)生在前10年的學(xué)習(xí)歷程中,至少需研讀50本相關(guān)專業(yè)書籍,學(xué)習(xí)診斷50萬張病理切片。而RuiPath在短短2個(gè)月的研發(fā)歷程里,“研讀”了300余本病理診斷書籍,“閱覽”100萬張數(shù)字切片。

          在廣度上,它覆蓋中國(guó)每年90%癌癥發(fā)病人群罹患的癌種;在深度上,亞??浦R(shí)問答深度達(dá)到專家級(jí)知識(shí)水平,由病理醫(yī)生整理的常用問題測(cè)試中,RuiPath的回答準(zhǔn)確率高達(dá)90%以上,并在醫(yī)學(xué)考試場(chǎng)景的圖文問答任務(wù)中處于國(guó)內(nèi)外領(lǐng)先水平”。

          一位在研發(fā)病理大模型的人士對(duì)第一財(cái)經(jīng)記者表示,他們也在通過各種渠道打聽這款大模型具體情況,但基于公開披露的信息有限,還無法判斷這款模型本身是基于醫(yī)院自研的模型,還是開源的模型,也無法判斷這是一個(gè)大模型還是多個(gè)病理小模型的混合。從表現(xiàn)力上看,這款大模型還無法完全做病理診斷以及完成最終的診斷報(bào)告。它現(xiàn)在是把需要關(guān)注的區(qū)域先提示出來,節(jié)省醫(yī)生閱片時(shí)間,在一些環(huán)節(jié)上節(jié)省了醫(yī)生的工作效率。

          2024年以來,病理大模型成為了醫(yī)療大模型領(lǐng)域爭(zhēng)奪的焦點(diǎn),行業(yè)進(jìn)入百模大戰(zhàn)。

          如國(guó)外方面,2024年3月,《Nature Medicine》發(fā)表了美國(guó)麻省總醫(yī)院、哈佛醫(yī)學(xué)院等組成研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了的兩個(gè)CPath基礎(chǔ)模型相關(guān)研究,即UNI和CONCH,其中的UNI為計(jì)算病理學(xué)開啟全新篇章,能夠泛化并應(yīng)用解剖病理學(xué)領(lǐng)域中的各類診斷頗具挑戰(zhàn)性的人物及臨床工作流程。

          2024年5月,《Nature》發(fā)布了一篇重磅論文,來自微軟研究院、美國(guó)Providence的醫(yī)療網(wǎng)絡(luò)和華盛頓大學(xué)的研究人員,共同提出了首個(gè)全切片尺度的數(shù)字病理學(xué)模型GigaPath,該模型可以成功攻克十億像素級(jí)圖像的處理與理解難題。

          再如國(guó)內(nèi)方面,2024年7月,商湯醫(yī)療聯(lián)合中華醫(yī)學(xué)會(huì)病理學(xué)分會(huì)王哲副主委團(tuán)隊(duì)、清華大學(xué)何永紅教授團(tuán)隊(duì),共同發(fā)布了國(guó)內(nèi)首個(gè)病理大模型PathOrchestra,基于國(guó)內(nèi)規(guī)模最大的數(shù)字病理圖像數(shù)據(jù)集訓(xùn)練,并實(shí)現(xiàn)全球最廣泛的臨床任務(wù)賦能。

          2024年12月,浙江大學(xué)發(fā)布人機(jī)交互AI病理診斷大模型OmniPT,該模型圍繞交互便捷性、診斷效率、診斷精準(zhǔn)性、診斷可信性等痛點(diǎn)需求開展技術(shù)攻關(guān),以病理科醫(yī)生為主導(dǎo),通過人機(jī)交互形式,大幅提升診斷效率及質(zhì)量。

          上述人士對(duì)第一財(cái)經(jīng)記者表示,從公開的信息來判斷,總體上,目前病理大模型發(fā)展還不成熟,還談不上可以到直接臨床應(yīng)用這個(gè)程度。

          金域醫(yī)學(xué)副總裁兼數(shù)字化管理中心總經(jīng)理李映華則對(duì)第一財(cái)經(jīng)記者表示,目前的病理大模型更多局限在病灶的熱點(diǎn)區(qū)域識(shí)別,雖然有個(gè)別可以做到整張病理圖識(shí)別了,但還無法覆蓋到全病種。大模型的判斷只能做到對(duì)病灶陰陽二元判斷,在識(shí)別出陽性后,還無法進(jìn)一步做分型。未來的大模型應(yīng)該是往泛化性發(fā)展,在覆蓋多病種的同時(shí),對(duì)單個(gè)疾病的診斷能力還可以進(jìn)一步增強(qiáng)。病理大模型跟多模態(tài)數(shù)據(jù)融合,也是未來一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)。目前很難指望病理大模型一下子所有能力都實(shí)現(xiàn),而是分級(jí)別實(shí)現(xiàn)。

          數(shù)據(jù)之困

          無數(shù)據(jù),不AI。

          病理大模型發(fā)展的困境仍在于數(shù)據(jù),病理學(xué)特有的挑戰(zhàn)不僅限制了病理診斷的效率,也阻礙了人工智能技術(shù)的深度應(yīng)用。

          在瑞智病理大模型RuiPath發(fā)布會(huì)上,瑞金醫(yī)院病理醫(yī)生笪倩表示,中國(guó)1.58萬家二三級(jí)醫(yī)院,不足1.3%的醫(yī)院開始積累數(shù)字切片并用于數(shù)字化診斷,數(shù)字化存在短板;物理玻片質(zhì)量參差不齊、病理跟圖片格式標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、匹配數(shù)據(jù)類型質(zhì)量不高;病理數(shù)據(jù)呈PB級(jí)增長(zhǎng),數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)也是挑戰(zhàn)。

          而瑞金醫(yī)院自身,2021年開始建設(shè)數(shù)字化智慧病理科,積累了百萬級(jí)數(shù)字病理切片庫(kù),為病理大模型的搭建筑牢了數(shù)據(jù)根基。

          據(jù)笪倩介紹,在未來,瑞智病理大模型RuiPath在技術(shù)創(chuàng)新方面,仍會(huì)打通前后端的多組學(xué)的數(shù)據(jù),構(gòu)建以患者為中心的跨模態(tài)多組學(xué)融合的數(shù)據(jù)庫(kù),建立全場(chǎng)景的多模態(tài)人工智能的平臺(tái),打破數(shù)據(jù)與技術(shù)的壁壘,加速臨床到科研的轉(zhuǎn)化進(jìn)程。

          張亮說,當(dāng)前,每個(gè)省份有一兩家醫(yī)院在開展智慧病理,病理玻片數(shù)字化需要數(shù)字切片掃描儀,每臺(tái)掃描儀的成本在50萬元至300萬元之間。掃描出數(shù)字片后,還涉及到存儲(chǔ),存儲(chǔ)也是一筆不小的成本負(fù)擔(dān)。病理切片的數(shù)據(jù)容量遠(yuǎn)大于影像圖像,一張病理切片圖像容量從0.5GB到幾十GB。

          云徑平表示,與影像科的CT、磁共振或者超聲檢查相比,病理診斷的材料獲得樣本的過程不容易,需要通過穿刺、手術(shù)等創(chuàng)傷性的途徑。要做出高質(zhì)量AI病理大模型,執(zhí)行行業(yè)規(guī)范制成高質(zhì)量病理切片和存儲(chǔ)高質(zhì)量病理圖像是基礎(chǔ)工程。

          “病理切片及其掃描的質(zhì)量決定了圖像數(shù)據(jù)的好壞,不同級(jí)別醫(yī)院、不同水平病理人員制作的切片質(zhì)量差別非常大。制成病理切片全流程的檢測(cè)儀器、試劑、操作等要素均會(huì)影響病理圖像質(zhì)量和病理診斷結(jié)果,因此每個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)都遵循行業(yè)規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn),如果沒遵循好,也會(huì)影響病理圖像及病理大模型的質(zhì)量。”云徑平說,病理醫(yī)生是醫(yī)療診斷中的“幕后”角色,病理診斷是腫瘤診斷的“金標(biāo)準(zhǔn)”,病理報(bào)告結(jié)果需要判斷腫瘤是良性還是惡性、是什么程度的惡性,適合什么類型的治療。目前的腫瘤治療都是有創(chuàng)治療,所以每一步都需要格外慎重。

          此外,在云徑平看來,醫(yī)療數(shù)據(jù)的安全與隱私保護(hù)也是亟待解決的關(guān)鍵問題。病理數(shù)據(jù)包含患者大量敏感信息,在數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、傳輸和使用過程中,如何確保數(shù)據(jù)安全、合法合規(guī)地應(yīng)用于AI模型訓(xùn)練,同時(shí)保護(hù)患者隱私,是當(dāng)前面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。例如,在數(shù)據(jù)共享與交易過程中,雖有脫敏處理等措施,但仍存在潛在風(fēng)險(xiǎn),如數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、信息泄露隱患等。

          “這段時(shí)間,病理大模型行業(yè)很熱鬧,雖然還沒到臨床應(yīng)用臨界點(diǎn),但會(huì)繼續(xù)驅(qū)使行業(yè)在數(shù)據(jù)資源、訓(xùn)練資源、算法人才等方面進(jìn)行更多投入,隨著大模型技術(shù)的發(fā)展,病理大模型還會(huì)有新的突破。”李映華說。

          (文中采訪對(duì)象張亮為化名)

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