2025年8月22日，由瑞金医院主办的“大模型时代下的数智化病理科建设研讨会”在瑞金医院成功举办。本次会议旨在以上海交通大学医学院附属瑞金医院病理科数智化探索取得系列重要成果为契机，聚焦大模型驱动下的数智化病理科建设，与华为等合作伙伴共同深入交流前沿技术与实践经验，共谋病理科数智化转型之路，为加速实现“健康中国2030”目标贡献智慧与力量。
当前，人工智能正加速推动病理科从传统模式迈向数智化，并将有效应对我国病理医生短缺、分布不均的挑战。同时，数智技术正呈现出赋能基层的趋势，瑞金医院基于华为DCS AI智慧病理解决方案打造RuiPath病理大模型，于2025年6月底正式开源，助力加速中国病理智慧化进程。来自全国近200余位医疗行业的众多专家、学者、生态伙伴齐聚一堂，共绘数智化病理科新蓝图。
上海交通大学医学院附属瑞金医院病理科主任王朝夫在致辞中介绍了瑞金医院RuiPath全球多中心计划。他表示，该计划旨在通过远程试用、定向开源与专有模型定制等多层次合作模式，以开放、协同、共享的理念推动病理诊断智能化发展。同时，瑞金医院希望通过此次交流，能够让更多病理同仁对RuiPath大模型实现“从陌生到了解”，并且让“从技术创新走向落地应用”的想法变成可能的现实，从而提高病理诊断效率及诊断准确性，为患者带来更精准、更高效的医疗服务。
华为中国政企教育医疗系统部医疗健康业务总经理郭忠光在致辞中提到，三年多以来，华为全程参与并见证了瑞金医院病理科从数字化推进至智慧化的新阶段，在双方共同努力下取得了一系列价值成果和可复制推广的经验。这些成果既表明数字化是智慧化的基础，也印证了大模型更适用于病理辅助诊断，尤其是开源的RuiPath病理大模型在广度、速度、深度、可解释性、泛化性等方面展现出显著优势，已成为数智病理时代的新基础设施。面向未来，郭忠光呼吁更多机构加入RuiPath全球多中心计划，复用已有成果的同时，通过技术共享与协作，共同推动病理大模型持续迭代，让优质医疗资源惠及更多区域、服务更多患者。
上海交通大学医学院附属瑞金医院病理科副主任医师笪倩详细介绍了瑞金RuiPath病理大模型。她指出，当前我国病理人工智能落地存在数据质量精度差、规模小、数据标注难且不准确等严峻挑战。瑞金医院病理科依托医院大模型布局，基于百万级数字切片库，打造出瑞智病理大模型RuiPath，并携手华为围绕数据、算法、算力、存力创新，使能RuiPath的速度、广度与深度，实现了交互式辅助诊断，单切片诊断时间从分钟级缩短至秒级，覆盖中国每年90%癌症发病人群罹患的癌种，亚专科知识问答深度达到专家级知识水平，并且关键指标领先业界。未来，瑞金医院希望和病理同仁们携手同行，通过病理大模型服务更多患者的同时，推动病理诊断技术的国际化发展。
衡道数字总经理左彦飞在《大模型时代下的数字病理信息系统建设》的演讲中表示，数智化病理科建设需分三阶段推进：先搭建全流程病理信息管理系统实现信息化，再接入设备形成数字切片 “数据资产” 完成数字化，最后部署 AI 模型达成智慧化。衡道医学一方面以信息化搭建起病理全流程质控管理体系，另一方面用数字化、智慧化技术实现切片数据资产沉淀、RuiPath病理大模型辅助诊断、数字化病理图书馆等应用。在此基础上，通过建设远程病理会诊/区域病理平台，一站式实现了“疑难会诊、远程冰冻、取材指导、阅片带教”等功能，切实助力“总院-分院一体化数智化病理科”建设。
深圳生强科技有限公司市场总监黄灏在《大模型时代下的病理数字化入口建设》的演讲中指出，在病理数字化进程中，除了要追求数据量以满足AI模型训练的要求，更要保障数据质量以提升系统的精准度，大模型才能落地使用。生强科技创新研发的高速高通量玻片扫描系统，采用了压电陶瓷纳米对焦技术与短脉冲高亮度照明系统，确保了每张玻片扫描图像达到纳米级分辨率与高信噪比，从根本上杜绝模糊与伪影。配合单次加载600张玻片的高通量与双工位载物台设计，再搭配数智病理平台，能实现“无感扫描”与AI辅诊，不仅为病理科全数字化与智能化应用提供了高质量的数据基石，更切实助力病理科的数字化、智能化转型升级。
华为数据存储产品线医疗行业首席专家白树青详细介绍了“华为DCS AI智慧病理解决方案”。他表示，面对病理智慧化中数据、算法、算力与应用的多重挑战，华为将临床需求与根技术深度融合，构建了以病理数据标准、存算协同为核心、覆盖AI全流程工具链的DCS AI智慧病理解决方案。该方案具备“数据高效、训推加速、极简部署、能力开放”四大特点，实现了数据处理效率提升80%、训练算力节省75%，并借助ModelEngine实现多癌种快速适配。瑞金医院基于该方案打造的RuiPath大模型，不仅推动病理诊断从“显微镜下”走向“互动式AI审核”，更以开源开放凝聚生态力量，共同加速临床级智慧病理落地。
会后，与会嘉宾共同参观了瑞金数智化病理科，现场观摩了数字病理信息系统的操作、数字化阅片流程、RuiPath大模型展示，以及制片室、数字化扫描室的工作流程，不仅深切感受到AI赋能病理诊断效率和准确性的提升，更进一步加深了对数智化病理科建设新范式的理解，为建设更多区域病理中心和优质医疗资源下沉打下坚实基础。
