近日，由上海交通大學醫(yī)學院附屬瑞金醫(yī)院（以下簡稱“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病理模型開源及成果發(fā)布會”在上海舉行。瑞金醫(yī)院聯(lián)合華為開源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(wù)。

此次開源的是RuiPath病理模型的核心“視覺基礎(chǔ)模型”。該模型依托瑞金醫(yī)院百萬張高質(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進行標注、訓練和模型精調(diào)而成，在業(yè)界12個主流公開數(shù)據(jù)集的14個輔助診斷任務(wù)測試中，有7個達到業(yè)界領(lǐng)先水平（SOTA），并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(jié)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。華為同步開放了基于以上開源模型的工具及實踐指南，對于推動醫(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)進行訓練和精調(diào)，獲得臨床級模型和工具，基層醫(yī)院可節(jié)省數(shù)據(jù)準備、模型訓練、應(yīng)用開發(fā)的大量初始工作，促進病理AI輔助診斷廣泛應(yīng)用。

加速AI在醫(yī)療行業(yè)落地：開放數(shù)據(jù)標準、工具、評測數(shù)據(jù)集，解決源頭數(shù)據(jù)處理、模型部署、應(yīng)用開發(fā)、評測上線的一系列實際困難，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)驗知識沉淀到RuiPath病理模型并開源，使頭部三甲醫(yī)院病理診斷能力可以快速復制到基層醫(yī)院，實現(xiàn)各級醫(yī)院病理診斷領(lǐng)域高水準“齊步走”。

中國工程院院士、瑞金醫(yī)院院長寧光表示：“病理大模型只有真正臨床應(yīng)用才能產(chǎn)生價值，實現(xiàn)AI普惠。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(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?！?/p>

華為公司副總裁、數(shù)據(jù)存儲產(chǎn)品線總裁周躍峰表示：“醫(yī)療行業(yè)長期積累了大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，這是率先實現(xiàn)AI行業(yè)化落地的前提?！睘榧铀貯I在醫(yī)療行業(yè)落地，華為基于多年技術(shù)積累和實踐經(jīng)驗，提出四點倡議：

（1）在數(shù)字化基礎(chǔ)上，做好醫(yī)療數(shù)據(jù)集的標準化和管理運營。建議醫(yī)院各科室需要明確數(shù)據(jù)責任人，對病理切片等數(shù)據(jù)質(zhì)量嚴格把關(guān)，推進全院數(shù)據(jù)標準化、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。加強存力、算力和運力建設(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）促進數(shù)據(jù)工程、模型工程、評測技術(shù)的工具化、標準化，加快開放。醫(yī)療多模態(tài)數(shù)據(jù)在標準化工具賦能下，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)模式并推動落地，形成良性循環(huán)。

“三年磨一劍”，堅持長期主義，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(shè)白皮書》，到2025年共積累了百萬規(guī)模高質(zhì)量數(shù)字化病理數(shù)據(jù)，為后續(xù)的智慧化打下堅實基礎(chǔ)。

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(yīng)用工程的聯(lián)合研發(fā)。基于高質(zhì)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(diào)。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(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。

華為提供并開源ModelEngine，實現(xiàn)數(shù)據(jù)準備、模型訓推、應(yīng)用編排全流程的工具化、標準化和自動化。醫(yī)生不再是“標注工”，而是“審核官”，從逐條標注變?yōu)榕繉徍耍史瓟?shù)倍，并保證了標注的專業(yè)性和準確性?；贛odelEngine應(yīng)用工程能力，實現(xiàn)應(yīng)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(yīng)用上線周期從10天到2天。

華為通過一系列黑科技加持，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病理模型開發(fā)及部署：

模型蒸餾：通過先進的蒸餾技術(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)知識和精調(diào)，大幅提升訓推效率，降低對機房空間的要求。

以查代算（Unified Cache）：對模型固化的知識，通過緩存技術(shù)用快速查找替代復雜的重復計算，大幅降低推理成本。

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

百年沉淀，共享世人。面向未來，華為將繼續(xù)與瑞金醫(yī)院開展聯(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。