华为加速医疗AI“从三甲下基层”

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（来源：观察者网）

（文/观察者网 吕栋）

正值国内互联网大厂开启AI大战之际，华为也在联合伙伴、高校加速AI在各大行业落地。

2月1日上午，在医疗人工智能协同创新论坛暨医疗人工智能联盟（筹）2026年第一次学术会议上，华为推出了“行业AI梦工厂”智慧医疗专区，并与上海交通大学医学院附属瑞金医院（下称“瑞金医院”）联合发布RuiPath智慧病理一体机——FusionCube A1000、FusionCube E200，致力于帮助基层医院快速部署AI病理模型，推动医疗资源均衡化。

我们都知道，中国的人口基数很大，也是癌症发病形势最严重的国家之一。中国国家癌症中心发布的数据显示，2022年中国新发约482.47万癌症病例，居全球首位，相当于每分钟约有约9.2人被确诊；死亡病例257万例，超过全球总数1/4，推动癌症的“早发现、早诊断、早治疗”已成为当务之急。

在癌症诊疗中，病理诊断是“金标准”，但中国面临病理医生数量缺口大、病理医生分布不均、三甲医院病理诊断任务繁重、基层医院病理初诊符合率不足多重挑战。有行业数据显示，中国三甲医院的病理医生每天要在显微镜下看300多张片子，工作量高达欧美大医院的5-6倍，很容易产生漏诊和误诊。在这种情况下，用AI提升效率和准确性就变得至关重要。

2025年2月，华为与瑞金医院联合发布RuiPath病理大模型，该模型依托百万张高质量数字病理切片数据，能帮助医生快速精准识别病理切片中的病灶区域，单切片AI诊断时间仅需数秒，目前已覆盖中国每年全癌种发病人数90%的癌症类型，并通过主流测试，具备临床验证能力。同年6月，双方将RuiPath病理模型开源，向全行业公开这一成果。

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然而，尽管AI辅助病理诊断技术日益成熟，但基层医院仍面临智慧化建设成本高、AI应用部署周期长、辅助诊断精度提升慢等现实难题，这些问题成为医疗AI普惠化落地的主要瓶颈。

为此，华为整合ICT及云领域核心技术推出智慧病理云边端解决方案，希望借助自己在云和ICT领域的技术，将三甲医院高水平的AI辅助病理诊断能力快速下沉至基层医院。

其中，“云”是面向医生。华为云提供智慧医疗专区，在智慧病理场景提供AI使能服务，通过端-云协同能力，帮助医生使用自己的电脑训练专属模型，或直接使用高质量模型，致力于为基层医院、医生、患者，提供一个包含场景、模型、平台到社区的端到端支撑体系。

2025年，原华为公司副总裁、数据存储产品线总裁周跃峰转任华为高级副总裁、华为云CEO。他在年底提出，华为云要联合开发者，共同打造行业AI的“梦工厂”。通过构建各种各样的垂直领域开发社区，开放华为在医疗、自动驾驶、具身智能等领域长期积累的技术能力、工具链与行业实践经验，赋能开发者，实现行业AI落地。此次发布的智慧医疗专区，是华为云行业AI“梦工厂”首个落地的专区和成果，后续还将有具身智能专区和科学智能专区等。

“边”是面向三甲医院，华为提供DCS AI智慧病理解决方案，基于ModelEngine平台，帮助医院低门槛训练和推理病理大模型。技术专家曾对观察者网介绍，已开源的RuiPath病理模型，就是使用开源的ModelEngine进行标注、训练和模型精调而成。它能让医生从逐条标注数据变为批量审核，原来10-20分钟标注一张，现在一天能标注700张以上。

“端”是面向基层医院，华为联合瑞金医院提供RuiPath智慧病理一体机，支持基层医院轻量高效部署RuiPath病理模型。它具备三大核心能力，一是预集成RuiPath病理模型，预安装的AI软件平台及配套智算硬件，可实现AI模型的轻量化部署与统一运维；二是与“边”侧方案协同联动，可将三甲医院最新模型能力及增训的辅助诊断任务，共享至基层医院，确保基层医院AI技术能力持续迭代；三是与“边”侧方案深度协同，支持基层医院向三甲医院安全共享优质数据，触发数据飞轮无感运转，通过增量训练提升AI诊断精准度。

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与会各大医院专家和行业人士认为，此次发布标志着我国医疗AI应用正进入“从三甲下沉基层”的普惠化落地阶段。通过技术创新与病理医联体架构的深度融合，不仅能有效提升基层医院病理诊断的效率与精准度、缓解基层医生诊疗压力，更能为破解医疗资源分配不均问题提供可复制、可推广的解决方案。

在当下，华为没有参与互联网公司的AI大战，但推动AI在各行业落地赋能早已成为华为的关键战略。去年11月，华为总裁任正非在一场座谈会上表示，AI重在应用，不重在发明，发明AI只是一家IT公司，应用AI是会强大一个国家。IT公司对人类的贡献就2%， AI在产业上的贡献会占到98%，例如驾驶、矿山开采、炼钢、水利、玻璃、医疗等。我们聚焦在这些地方，着眼于在大模型上解决一些在生产与消费中的实际问题。

他当时还提到，瑞金医院的病理大模型已经大规模使用，用大模型推理对切片的分析，帮助医生提高诊断能力。“我们公司研究是着眼在未来3-5年，大模型、大数据、大算力如何在工农业、科技产业上应用。”

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