【关注】AI赋能，用好病理诊断这把“生命密钥”

智阅肿瘤病理诊断大模型发布仪式

为深入推进健康中国建设，把保障人民健康放在优先发展的战略位置，促进优质医疗资源扩容下沉和区域均衡布局，7月11日，河北省数智病理中心（简称病理中心）互联网医联体签约暨肿瘤病理诊断大模型（简称病理大模型）发布仪式在河北医科大学第四医院（简称河北医大四院）举办。

活动现场，河北省70余家医疗机构与河北医大四院签署互联网医联体合作协议，河北省卫生健康委、省/市医保局、河北医科大学、中国移动通信集团河北有限公司等领导，河北医大四院全体院领导及职工代表共同参与了会议。当日，记者围绕病理大模型将提供哪些帮助、病理中心将承担什么职责等问题，进行现场采访。

建模型 提水平

会议现场

“病理诊断是决定治疗方向的‘生命密钥’，是实现精准医疗的关键支撑。然而，病理诊断在诊断效率、诊断准确率等方面亟待提高，病理医生数量不足、资源分布不均等问题也须解决。”河北省肿瘤研究所常务副所长、河北医科大学第四医院副院长赵群表示，为解决上述问题，2024年，河北医大四院研发肿瘤病理诊断大模型并在2024中国国际数字经济博览会上展示，得到了各方关注。

据了解，病理大模型基于千万级病理图像数据集，覆盖22种肿瘤组织学类型及其下游关键任务，采用多模态大模型架构实现病理切片图像到诊断报告的全流程AI（人工智能）分析。同时，该模型支持智能化人机交互，可以有效提升病理医生的诊断准确性及工作效率，减轻工作负担。

为了让AI更好地赋能病理诊断，解决相关问题，今年3月3日，河北医大四院在河北省卫生健康委的指导下成立河北省数智病理中心，旨在研发和推广人工智能辅助病理诊断技术，并通过发挥示范带动和技术辐射作用，编织河北省病理诊断智慧网络，促进全省医疗机构病理诊断水平同质化。“病理大模型是病理中心建设的核心。”赵群说。

来到河北省数智病理中心，病理科一位医生正在将病理切片放入数字切片扫描仪内，扫描仪可将病理切片转换为数字化病理切片，并上传至病理大模型。“过去，病理医生需要使用显微镜观察病理切片，如今，病理医生可直接在高清显示屏上查看数字化病理切片，方便快捷，工作效率更高。”这位医生说。

数智病理中心

记者观察到，该院的数字切片扫描仪每台最多可以连续扫描600张病理切片，即使在非工作时间，机器也能正常运转，确保医生上班时即可查阅昨日扫描的数字化病理切片。

“该切片中细胞排列密集，呈腺管状及巢状生长……”这是病理大模型对某份数字化病理切片作出的客观描述。医生在参考这一描述时如有疑问，还可在病理大模型内的“AI辅助诊断”模块上对AI进行提问，AI会结合对应病理切片的实际情况给出回答，帮助医生提升诊断精准度。

据了解，上述病理大模型由医院研究团队联合中国移动通信集团河北有限公司共同研发，既能保障患者的相关数据都储存在医院内，降低信息泄露的风险，还能根据工作需求，随时对大模型进行迭代升级。

搭平台 促均衡

当前，由于基层医疗卫生机构的病理诊断水平有限，不少患者经常要到大医院进行会诊，增加了时间成本和经济成本。河北医大四院作为病理中心的承载体，如何辐射带动互联网医联体成员医院能力水平提升，推动优质医疗资源下沉，缓解河北省医疗资源分布不均的现状？

“以病理中心为核心，依托医联体协作网络和远程病理会诊平台能解决基层病理诊断资源不足、诊断水平参差不齐等问题，推动优质医疗资源下沉。”赵群告诉记者，河北医大四院将建立省、市、县三级一体化病理诊断体系，提升基层医院病理诊断的准确性。

目前，互联网医联体的成员医院已接入病理中心的远程会诊平台。成员医院可通过该平台将病例信息及对应数字切片上传至平台，河北医大四院医生可结合病理大模型结果进行会诊。通过信息化技术实现“让数据多跑路，让患者少跑腿”，缩短会诊时间，节省患者的就医成本，提升区域内就诊率。

除了运用信息化技术外，河北医大四院还为合作医院的病理医师和技术人员提供诊断培训与技术支持，重点强化基层医疗卫生机构病理人才培养，逐步补齐基层病理人才不足的短板，推动区域内病理诊断水平的整体均衡发展；开展规范化质控管理，建立完善的质控体系，通过评估病理切片优良率、诊断符合率等指标，助力区域病理质控管理规范化；依托病理大模型构建教学培训知识库，为医学生、低年资病理医师以及基层医疗卫生机构病理医师提供丰富、真实、高质量的病理数据，帮助他们更高效地掌握复杂的病理知识。

重安全 强规范

近年来，河北医大四院致力于推进病理学科的现代化与智能化发展。赵群表示，医院将始终坚持“技术向善、安全为本”的原则，多措并举提升病理大模型的安全性。

在数据安全方面，一是对患者信息进行脱敏处理，确保隐私不泄露；二是采用本地化部署和分级权限管理，保障数据不外流；三是传输和存储全程加密，并设有日志审核机制，实时监控风险行为；四是数据全流程留痕备案，接受伦理和安全评估，确保使用合规。

在减少病理大模型的幻觉方面，一是优化算法，通过多尺度图像分析提升识别精准度；二是建立专家审核机制，要求AI给出的所有结果都由病理专家复核把关；三是加强数据质量控制，剔除图像素材的伪影和无效区域，确保模型训练更可靠。

“遵守行业标准及规范守则，确保数字病理数据的规范性、统一性非常重要。”赵群表示，未来，医院将在加强数据网络安全防护，履行安全主体责任，保障数据及个人信息安全等方面持续下功夫，让AI可以更好更安全地提供帮助。

信息来源：中国卫生杂志

信息采集：卫健君

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