病理診斷作為臨床診療決策的核心依據，是絕大部分疾病、尤其是腫瘤疾病的診斷“金標準”，其結果直接關系到臨床醫(yī)生的手術方案、治療方案、預后判斷、治療效果等。但病理醫(yī)師培養(yǎng)周期長、培養(yǎng)難度大等問題長期存在，導致病理醫(yī)生資源分布嚴重不均。
自DeepSeek推出后，各行各業(yè)加快擁抱數字化進程，醫(yī)療健康行業(yè)無疑也是最引人注目的領域之一。隨著大模型出現，病理大模型更被業(yè)內認為是醫(yī)療大模型“皇冠上的明珠”。
然而，數據問題是限制當前病理AI行業(yè)發(fā)展的最大壁壘。病理AI軟件算法模型開發(fā)需要大量優(yōu)質訓練數據，但數據獲取并非易事，涉及患者隱私、數據安全等諸多敏感問題。因數據限制，病理大模型仍面臨應用挑戰(zhàn)，這不僅降低了病理診斷的效率，也阻礙了人工智能技術的深度應用。
隨著AI浪潮來襲，多家企業(yè)積極探索AI在醫(yī)療領域的應用，爭相布局病理診斷業(yè)務。最新消息顯示，在廣東省深圳市人民醫(yī)院，“AI病理醫(yī)生”已經“上崗”。可以預見的是，隨著技術進步和應用場景拓展，病理AI行業(yè)將迎來更廣闊的市場空間。
盡管各種影像學技術飛速發(fā)展，但病理診斷仍然是醫(yī)生臨床診療決策的核心依據，因此也被視為疾病診斷的“金標準”、精準醫(yī)學的基礎支撐。目前，我國病理行業(yè)發(fā)展仍面臨病理醫(yī)生缺乏、分布不均勻、培養(yǎng)周期漫長等挑戰(zhàn)。按照醫(yī)療行業(yè)測算，當前病理醫(yī)師的需求量超過10萬人。然而，病理醫(yī)師的培養(yǎng)周期普遍較長，一般需要5年左右的本科教育，3至7年的研究生教育，畢業(yè)后還需進行3年的住院醫(yī)師培訓，在此基礎上成為經驗豐富的病理醫(yī)生還需要5至10年。隨著大模型出現，融合人工智能、大數據等信息技術構建的數智病理平臺具有重大應用價值。然而，現階段在開發(fā)病理大模型上，仍面臨多項技術挑戰(zhàn)。商湯醫(yī)療CEO張少霆表示：“第一個是數據覆蓋面。比如大模型在某一疾病上的性能表現良好，但可能會影響對其他疾病的性能。我們需要找到一個平衡點，使模型能夠兼顧多種疾病。第二個是大模型雖然泛化性更強、適用場景更多，但參數量大幅增加，導致運行效率降低。”在瑞智病理大模型RuiPath發(fā)布會上，瑞金醫(yī)院病理醫(yī)生笪倩表示，在中國1.58萬家二、三級醫(yī)院中，不足1.3%的醫(yī)院開始積累數字切片并用于數字化診斷，數字化存在短板；物理玻片質量參差不齊、病理跟圖片格式標準不統(tǒng)一、匹配數據類型質量不高；病理數據呈PB級增長，數據的存儲也是挑戰(zhàn)。人工智能時代，高質量、大規(guī)模的數據，是訓練出高性能AI模型的必要條件。然而，醫(yī)療數據的獲取和利用，并非易事，涉及患者隱私、數據安全、倫理合規(guī)等諸多敏感問題。如何合法合規(guī)地獲取、存儲、使用醫(yī)療數據，是醫(yī)療AI發(fā)展面臨的首要挑戰(zhàn)。
某相關報告指出，數據問題是限制當前病理AI行業(yè)發(fā)展的最大壁壘。病理AI軟件算法模型開發(fā)需要大量優(yōu)質訓練數據，但病理AI行業(yè)的數據面臨質和量的雙重挑戰(zhàn)，優(yōu)質且大量的訓練數據難以獲得。根據MarketsandMarkets的統(tǒng)計，全球AI病理的市場規(guī)模在2021年約為7.36億美元，預計到2026年可增長到13.71億美元，年復合增長率達到13.2%。政策環(huán)境持續(xù)優(yōu)化為醫(yī)療AI提供制度保障。2024年11月，由國家衛(wèi)健委等部門印發(fā)的《衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應用場景參考指引》，聚焦“人工智能+”醫(yī)療服務等84個細分領域的基本概念和應用場景。同期，國家醫(yī)保局編制印發(fā)的《放射檢查類醫(yī)療服務價格項目立項指南（試行）》中，首次將AI輔助診斷、云存儲等技術納入價格構成。業(yè)內人士認為，這標志著AI輔助診斷商業(yè)化邁出重要一步。目前，國內已有多家企業(yè)和機構啟動了數智病理研發(fā)與應用工作并取得積極進展。2024年7月，空軍軍醫(yī)大學病理學科研團隊聯合清華大學和商湯醫(yī)療共同發(fā)布了國內首個人工智能病理大模型———PathOrchestra。該模型基于國內規(guī)模最大的數字病理圖像數據集訓練，號稱實現了全球最廣泛的臨床任務賦能，完成了人工智能病理研究領域從“單模專病”到“一模多病”的跨越式突破。近日，商湯醫(yī)療再次宣布完成首輪過億元融資，用于推動其醫(yī)療大模型“大醫(yī)”及“SenseCare智慧醫(yī)院”綜合解決方案研發(fā)落地與商業(yè)化合作；華為亦在近期正式組建醫(yī)療衛(wèi)生軍團，重點構建AI輔助診斷解決方案體系，推動醫(yī)療大模型在臨床場景的應用。事實上，華為近年在醫(yī)療健康領域動作頻頻，先后發(fā)布華為云盤古藥物分子大模型、眼科大模型、打造“數智中醫(yī)院”等。最為矚目的當屬今年2月18日，華為聯手瑞金醫(yī)院共同發(fā)布了“瑞智病理大模型RuiPath”，這是雙方推進數字化智慧病理科建設取得的突破性成果，旨在有效提升病理切片檢查的效率和診斷準確率。除此之外，阿里云計算有限公司聯合多家醫(yī)療機構搭建了智能病理平臺；中南大學湘雅醫(yī)院聯合湘江實驗室、芙蓉實驗室發(fā)布了國內首款融合電鏡超微病理圖像的湘江病理大模型。上市公司中，達安基因參股公司云康集團已成功引進了病理DNA多倍體AI輔助診斷、宮頸液基細胞AI輔助診斷、染色體AI分析等項目；迪安診斷子公司醫(yī)策科技助力湖北省省級數字化病理服務體系，已簽約70余家當地醫(yī)院，當地病理AI市場占有率約為70%。
特別聲明：智慧醫(yī)療網轉載其他網站內容，出于傳遞更多信息而非盈利之目的，同時并不代表贊成其觀點或證實其描述，內容僅供參考。版權歸原作者所有，若有侵權，請聯系我們刪除。
凡來源注明智慧醫(yī)療網的內容為智慧醫(yī)療網原創(chuàng)，轉載需獲授權。
