在醫療領域,病理診斷是疾病確診的關鍵環節。然而,傳統的病理診斷依賴于醫生的主觀判斷,效率低下且容易出現誤診。為了解決這一問題,上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院與華為強強聯手,推出了瑞智病理大模型(RuiPath),一款臨床級國產多模態互動式病理大模型,為病理診斷帶來了革命性的變化。
一、瑞智病理大模型是什么?
瑞智病理大模型(RuiPath)是瑞金醫院與華為共同開發的多模態互動式病理大模型,旨在通過AI技術提升病理診斷的效率和準確性。該模型覆蓋了中國每年全癌種發病人數90%的常見癌種,包括垂體神經內分泌腫瘤等罕見病。通過多模態數據融合(圖像、文本等),RuiPath能夠全面反映疾病特征,為醫生提供精準的診斷支持。
二、瑞智病理大模型的主要功能
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多模態數據融合 RuiPath整合了圖像、文本等多種數據模態,覆蓋臨床、影像、病理等多個領域,數據維度廣泛且標簽完備,能全面反映疾病特征。
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高效輔助診斷 模型能提前精準識別病灶區域,單切片AI診斷時間僅需數秒,將醫生的工作模式從傳統的“逐片診斷”轉變為“逐步審核”,顯著提升了診斷效率。
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互動式診斷對話 醫生可以通過與模型的實時互動,獲取輔助診斷建議,進一步提升診斷的準確性和工作效率。
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廣泛的病種覆蓋 RuiPath覆蓋了中國每年90%的常見癌種發病人群,包含垂體神經內分泌腫瘤等罕見病。
三、瑞智病理大模型的技術原理
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深度學習與知識學習 RuiPath基于深度學習算法,從海量歷史病理數據中進行自我學習和優化。在短時間內,“研讀”了300余本病理診斷書籍,分析了100萬張數字切片,具備了專家級的診斷能力。
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華為DCS AI解決方案 RuiPath基于華為的DCS AI解決方案開發,支持數據工程工具化、系統級模型訓練與推理加速能力,顯著提升了模型的訓練、推理及精調效率。
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交互式診斷模式 RuiPath能提前精準識別病灶區域,單切片AI診斷時間僅需數秒。醫生可以通過與模型的實時互動,審核AI診斷結果,將傳統“逐片診斷”模式升級為“逐步審核”模式,顯著提升診斷效率。
四、瑞智病理大模型的應用場景
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病理診斷輔助 RuiPath能提前精準識別病理切片中的病灶區域,單切片AI診斷時間僅需數秒。病理醫生的工作模式從傳統的“逐片診斷”轉變為“逐步審核”,醫生只需審核AI的診斷結果,提升診斷效率和質量。
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臨床診斷支持 RuiPath覆蓋中國每年90%癌癥發病人群的常見癌種,還涵蓋垂體神經內分泌腫瘤等罕見病。其亞??浦R問答的準確率高達90%以上,能為醫生提供專家級的診斷建議。
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基層醫療賦能 針對我國病理醫生數量不足、分布不均衡的問題,RuiPath能通過AI技術提升基層醫院的病理診斷能力,降低誤診率。
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醫療AI解決方案推廣 基于華為的DCS AI解決方案,RuiPath為其他醫療機構提供了可推廣的智能醫療解決方案。
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醫學教育與培訓 RuiPath可以用于醫學教育和培訓,幫助年輕醫生快速提升病理診斷能力。
五、瑞智病理大模型的優勢
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技術創新 RuiPath實現了場景與應用創新、模型與算法創新、存算協同創新以及AI工具鏈創新,推動了病理診斷的智能化發展。
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高效精準 單切片AI診斷時間僅需數秒,顯著提升了診斷效率和準確性。
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廣泛應用 適用于大型醫院、基層醫院及醫學教育領域,推動醫療資源的均衡分配。
六、未來展望
瑞智病理大模型的推出,標志著病理診斷進入了一個全新的智能化時代。隨著技術的不斷進步和應用的不斷擴展,RuiPath有望在未來為更多醫療機構提供高效、精準的病理診斷支持,助力醫療行業實現數字化、智能化轉型。