2月19日，AI医疗概念股再度走强，其中华大基因涨超12%，国际医学、德生科技、金域医学涨停。这背后源于2月18日在上海交通大学医学院附属瑞金医院举行的“2025医疗人工智能与精准诊疗发展论坛”上发布的瑞智病理大模型RuiPath。该模型基于华为DCS AI打造，覆盖中国90%常见癌种，能够显著提升病理诊断效率和准确性，解决病理医生资源短缺问题。

　　2月19日，AI医疗概念股再度走强。截至当日收盘，华大基因（300676.SZ）涨超12%，国际医学（000516.SZ）、德生科技（002908.SZ）、金域医学（603882.SH）涨停。

　　消息面上，2月18日，在上海交通大学医学院附属瑞金医院举行的“2025医疗人工智能与精准诊疗发展论坛”上，瑞金医院发布基于华为DCS AI打造的瑞智病理大模型RuiPath。本次发布标志着AI技术在病理诊断领域迈出了关键一步，为提高诊断效率、解决病理医生资源短缺问题提供了创新解决方案。

　　“病理诊断作为临床诊断的金标准，其准确性直接关系到临床诊治决策的科学性和患者的预后。我国目前高水平的病理医生相对匮乏，急需通过新技术，尤其是人工智能的赋能来解决高水平专家不够的现状。”国家卫生健康委统计信息中心原副主任、中国卫生信息与健康医疗大数据学会副会长胡建平在致辞中表示。

　　胡建平还表示，人工智能的技术引进将为病理诊断带来革命性、颠覆性的变革，AI不仅能够显著提升病理切片检查的效率和诊断的准确性，还能为临床治疗提供更加精准的决策支持，从而实现早诊断、早治疗、早康复的目标。

　　瑞金医院病理医生笪倩援引的数据显示，2022年我国新增482万名癌症患者、癌症死亡人数达257万名。

　　为解决癌症诊疗的这一严峻现状，早发现、早诊断、早治疗至关重要。然而，我国病理行业正面临着严峻挑战：病理医生数量缺口巨大，分布不均衡，基层医院初诊符合率较低。数字化智慧病理成为突破这一困局的关键所在，而病理大模型成为医疗大模型领域的焦点。

　　笪倩称，针对传统及数字化智慧病理发展中的痛点，如三甲医院病理医生诊断工作量巨大、数智化基础薄弱、传统AI模式中覆盖病种少、已公开病理大模型算力需求大、多模态训练难度大等业界普遍的业务痛点，RuiPath实现4大创新，包括场景与应用创新、模型与算法创新、存算协同创新和AI工具链创新。

　　“瑞智病理大模型RuiPath基于瑞金医院丰富的病种，高质量的医疗数据，癌种覆盖广度达到中国每年全癌种发病人数90%的常见癌种，还涵盖垂体神经内分泌肿瘤等罕见病；在深度上，亚专科知识问答深度达到专家级知识水平，在由病理医生整理的常用问题测试中，RuiPath的回答准确率高达90%以上，并在医学考试场景的图文问答任务中处于国内外领先水平；效率上，过去一张组织切片在显微镜下诊断需要耗时5~10分钟，现在采用AI互动式阅片后，单切片AI计算时间仅为秒级，医生从镜下找病灶转变为互动式审核AI诊断结果，整体诊断效率明显提升。”笪倩表示。

　　瑞金医院病理科主任王朝夫说：“在交互式辅助诊断环节，传统诊断方式是医生在显微镜下逐张查看切片，完成诊断后再人工录入。而RuiPath能够提前精准识别病灶区域，单切片AI诊断时间仅需数秒。这使得医生的工作模式从在镜下逐个寻找病灶，转变为以互动方式审核AI诊断结果，从逐片诊断（Slide by slide）模式升级为逐步审核（Step by step）模式，显著提升了诊断效率与质量。”

　　“人工智能在医学病理领域的应用离不开海量数据的支撑，数据是人工智能的原料，只有通过高质量的数据训练AI模型才能不断优化发挥其最大的效能。”胡建平指出。他同时强调，上海交通大学医学院附属瑞金医院与华为的合作，正是在上述背景下取得了突破性。

　　瑞金医院自2021年开始建设数字化智慧病理科，2023年发布中国首本《数字化智慧病理科建设白皮书》。其病理科积累了百万级数字病理切片库，为病理大模型的搭建筑牢了数据根基。瑞金医院在数据、场景、数字医学创新等方面的优势，使瑞智病理大模型RuiPath具有显著的性能优势。

　　然而，AI大模型在实际应用中的发展仍然面临一定的挑战。首先，数据质量和数据标准化问题依然是AI模型应用中的一个瓶颈，正如华为公司副总裁、数据存储产品线总裁周跃峰所指出的，医院中各类数据被分散存储在不同科室，形成了数据孤岛。更为复杂的是，这些数据的格式各异，使得AI机器硬件在识别过程中遇到难题。此外，数据背后还涉及各个部门的资产属性，如何在保证数据隐私安全和隐私保护的前提下进行有效处理，也是一个不容忽视的挑战。

　　为了突破这一瓶颈，瑞金医院通过与华为合作，逐步打破了传统病理诊断中的数据孤岛问题。医院通过全院范围内的数据整合，建立了一个包含病理切片、影像数据、临床历史等多维度信息的大数据平台，为AI模型的训练和优化提供了丰富的资源。

　　此外，AI大模型的推广和应用也面临着高昂的算力需求，对于病理诊断领域，这一问题尤甚，病理切片相关的数据动辄以PB为单位进行计量。在涉及大规模数据处理时，如何优化算力配置，降低模型训练和推理的成本，依然是医疗AI需要攻克的难题。

　　“华为DCS AI解决方案支持数据工程工具化（Model Engine），模型与应用对接标准化，显著提升行业专家模型的训练、推理及精调过程的效率，有效降低部署成本，加速AI在千行万业落地。”周跃峰表示。

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