重庆大学附属肿瘤医院发布“诊疗级”病理大模型

3月26日，重庆大学附属肿瘤医院发布诊疗级多模态病理大模型——“灵眸”。该模型可识别9大器官57种肿瘤亚型，判别癌变、分割病灶区域，完整还原医生临床诊断路径，实现诊断推理过程全透明，为破解AI医疗“黑箱”难题提供新路径。

3月26日，“灵眸”发布会现场。（供图）

据介绍，“灵眸”由重庆大学附属肿瘤医院、智能肿瘤学教育部医药基础研究创新中心，和杭州医策科技有限公司组成的AI大模型联合研究团队共同研发。该模型以高质量数据为基础，实现多器官精准诊断，全面感知病理特征。贴合临床推理路径，赋能专业问答。可轻量级私有化部署，适配多种使用场景等几大核心优势，助力肿瘤多学科协作（MDT）会诊，推动病理学从单一诊断向精准医疗跃升。

当天发布会上，肿瘤医院智能肿瘤学研究中心常务副主任、首席AI科学家蔡文立与肿瘤医院病理科副主任姜青明解析了“灵眸”的核心技术及应用价值，并现场演示其在肿瘤病理分析、科研教学辅助、智能化工作流程优化等领域的实际应用。

蔡文立介绍，“灵眸”核心竞争力源于其专业级病理知识库。研发团队整合近十年高影响力医学文献、36种国际权威病理期刊及百余本经典教材，构建覆盖普通病理学与肿瘤病理学的知识体系，并依托超100万例涵盖细胞学、组织学及免疫组化的高质量病理图像资源，形成亿级图像块三元组语料库，为模型提供扎实的数据支撑。

“在实际应用中，‘灵眸’展现出三大突破性优势。”蔡文立说，一是精准诊疗能力，模型可识别胃、结直肠、乳腺等九大器官的57种肿瘤亚型，不仅能判别癌变、分割病灶区域，还可进行蛋白表达预测与肿瘤量化分析；二是透明化推理机制，通过独创的病理思维链框架，完整还原医生临床诊断路径，例如在三阴性乳腺癌案例中，模型从染色质量评估、形态特征识别到免疫组化证据分析，逐步输出可追溯的诊断结论；三是灵活部署能力，尽管原始模型参数高达6700亿，但通过知识蒸馏等技术优化，已实现轻量级GPU服务器私有化部署，在保障医院数据安全的同时降低应用门槛。

蔡文立表示，从开发之初，“灵眸”就以服务临床诊疗为核心目标，严格遵循国家医疗监管体系的各项标准，聚焦病理诊断核心能力的建设，真正将大模型能力落地于临床一线。其次，“灵眸”包含的三大核心模块——细胞病理、组织病理和免疫组化，均已获得国家医疗器械注册证，符合临床使用的合规性与专业性标准。

此次“灵眸”大模型的发布，标志着AI技术在病理诊断、科研创新及临床决策中的深度应用，是从大模型到多智能体，迈向精准医疗的重要一环，助力病理学向智能化、精准化发展。

（中国日报重庆记者站 谭英姿 贺一凡）