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、尤其是腫瘤疾病的診斷“金標(biāo)準(zhǔn)”，其結(jié)果直接關(guān)系到臨床醫(yī)生的手術(shù)方案、治療方案、預(yù)后判斷、治療效果等。但病理醫(yī)師培養(yǎng)周期長、培養(yǎng)難度大等問題長期存在，導(dǎo)致病理醫(yī)生資源分布嚴(yán)重不均。
自DeepSeek推出后，各行各業(yè)加快擁抱數(shù)字化進(jìn)程，醫(yī)療健康行業(yè)無疑也是最引人注目的領(lǐng)域之一。隨著大模型出現(xiàn)，病理大模型更被業(yè)內(nèi)認(rèn)為是醫(yī)療大模型“皇冠上的明珠”。
然而，數(shù)據(jù)問題是限制當(dāng)前病理AI行業(yè)發(fā)展的最大壁壘。病理AI軟件算法模型開發(fā)需要大量優(yōu)質(zhì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)獲取并非易事，涉及患者隱私、數(shù)據(jù)安全等諸多敏感問題。因數(shù)據(jù)限制，病理大模型仍面臨應(yīng)用挑戰(zhàn)，這不僅降低了病理診斷的效率，也阻礙了人工智能技術(shù)的深度應(yīng)用。
隨著AI浪潮來襲，多家企業(yè)積極探索AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，爭相布局病理診斷業(yè)務(wù)。最新消息顯示，在廣東省深圳市人民醫(yī)院，“AI病理醫(yī)生”已經(jīng)“上崗”?？梢灶A(yù)見的是，隨著技術(shù)進(jìn)步和應(yīng)用場景拓展，病理AI行業(yè)將迎來更廣闊的市場空間。
大模型應(yīng)用困于優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)
盡管各種影像學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展，但病理診斷仍然是醫(yī)生臨床診療決策的核心依據(jù)，因此也被視為疾病診斷的“金標(biāo)準(zhǔn)”、精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的基礎(chǔ)支撐。目前，我國病理行業(yè)發(fā)展仍面臨病理醫(yī)生缺乏、分布不均勻、培養(yǎng)周期漫長等挑戰(zhàn)。按照醫(yī)療行業(yè)測算，當(dāng)前病理醫(yī)師的需求量超過10萬人。然而，病理醫(yī)師的培養(yǎng)周期普遍較長，一般需要5年左右的本科教育，3至7年的研究生教育，畢業(yè)后還需進(jìn)行3年的住院醫(yī)師培訓(xùn)，在此基礎(chǔ)上成為經(jīng)驗豐富的病理醫(yī)生還需要5至10年。隨著大模型出現(xiàn)，融合人工智能、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)構(gòu)建的數(shù)智病理平臺具有重大應(yīng)用價值。然而，現(xiàn)階段在開發(fā)病理大模型上，仍面臨多項技術(shù)挑戰(zhàn)。商湯醫(yī)療CEO張少霆表示：“第一個是數(shù)據(jù)覆蓋面。比如大模型在某一疾病上的性能表現(xiàn)良好，但可能會影響對其他疾病的性能。我們需要找到一個平衡點，使模型能夠兼顧多種疾病。第二個是大模型雖然泛化性更強(qiáng)、適用場景更多，但參數(shù)量大幅增加，導(dǎo)致運(yùn)行效率降低。”在瑞智病理大模型RuiPath發(fā)布會上，瑞金醫(yī)院病理醫(yī)生笪倩表示，在中國1.58萬家二、三級醫(yī)院中，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級增長，數(shù)據(jù)的存儲也是挑戰(zhàn)。人工智能時代，高質(zhì)量、大規(guī)模的數(shù)據(jù)，是訓(xùn)練出高性能AI模型的必要條件。然而，醫(yī)療數(shù)據(jù)的獲取和利用，并非易事，涉及患者隱私、數(shù)據(jù)安全、倫理合規(guī)等諸多敏感問題。如何合法合規(guī)地獲取、存儲、使用醫(yī)療數(shù)據(jù)，是醫(yī)療AI發(fā)展面臨的首要挑戰(zhàn)。
某相關(guān)報告指出，數(shù)據(jù)問題是限制當(dāng)前病理AI行業(yè)發(fā)展的最大壁壘。病理AI軟件算法模型開發(fā)需要大量優(yōu)質(zhì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，但病理AI行業(yè)的數(shù)據(jù)面臨質(zhì)和量的雙重挑戰(zhàn)，優(yōu)質(zhì)且大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)難以獲得。根據(jù)MarketsandMarkets的統(tǒng)計，全球AI病理的市場規(guī)模在2021年約為7.36億美元，預(yù)計到2026年可增長到13.71億美元，年復(fù)合增長率達(dá)到13.2%。政策環(huán)境持續(xù)優(yōu)化為醫(yī)療AI提供制度保障。2024年11月，由國家衛(wèi)健委等部門印發(fā)的《衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應(yīng)用場景參考指引》，聚焦“人工智能+”醫(yī)療服務(wù)等84個細(xì)分領(lǐng)域的基本概念和應(yīng)用場景。同期，國家醫(yī)保局編制印發(fā)的《放射檢查類醫(yī)療服務(wù)價格項目立項指南（試行）》中，首次將AI輔助診斷、云存儲等技術(shù)納入價格構(gòu)成。業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，這標(biāo)志著AI輔助診斷商業(yè)化邁出重要一步。目前，國內(nèi)已有多家企業(yè)和機(jī)構(gòu)啟動了數(shù)智病理研發(fā)與應(yīng)用工作并取得積極進(jìn)展。2024年7月，空軍軍醫(yī)大學(xué)病理學(xué)科研團(tuán)隊聯(lián)合清華大學(xué)和商湯醫(yī)療共同發(fā)布了國內(nèi)首個人工智能病理大模型———PathOrchestra。該模型基于國內(nèi)規(guī)模最大的數(shù)字病理圖像數(shù)據(jù)集訓(xùn)練，號稱實現(xiàn)了全球最廣泛的臨床任務(wù)賦能，完成了人工智能病理研究領(lǐng)域從“單模專病”到“一模多病”的跨越式突破。近日，商湯醫(yī)療再次宣布完成首輪過億元融資，用于推動其醫(yī)療大模型“大醫(yī)”及“SenseCare智慧醫(yī)院”綜合解決方案研發(fā)落地與商業(yè)化合作；華為亦在近期正式組建醫(yī)療衛(wèi)生軍團(tuán)，重點構(gòu)建AI輔助診斷解決方案體系，推動醫(yī)療大模型在臨床場景的應(yīng)用。事實上，華為近年在醫(yī)療健康領(lǐng)域動作頻頻，先后發(fā)布華為云盤古藥物分子大模型、眼科大模型、打造“數(shù)智中醫(yī)院”等。最為矚目的當(dāng)屬今年2月18日，華為聯(lián)手瑞金醫(yī)院共同發(fā)布了“瑞智病理大模型RuiPath”，這是雙方推進(jìn)數(shù)字化智慧病理科建設(shè)取得的突破性成果，旨在有效提升病理切片檢查的效率和診斷準(zhǔn)確率。除此之外，阿里云計算有限公司聯(lián)合多家醫(yī)療機(jī)構(gòu)搭建了智能病理平臺；中南大學(xué)湘雅醫(yī)院聯(lián)合湘江實驗室、芙蓉實驗室發(fā)布了國內(nèi)首款融合電鏡超微病理圖像的湘江病理大模型。上市公司中，達(dá)安基因參股公司云康集團(tuán)已成功引進(jìn)了病理DNA多倍體AI輔助診斷、宮頸液基細(xì)胞AI輔助診斷、染色體AI分析等項目；迪安診斷子公司醫(yī)策科技助力湖北省省級數(shù)字化病理服務(wù)體系，已簽約70余家當(dāng)?shù)蒯t(yī)院，當(dāng)?shù)夭±鞟I市場占有率約為70%。
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