从显微镜到云端，病理诊断添“慧眼”
——AI赋能千行百业一线故事（五）
7月22日，河北医科大学第四医院病理科医生正借助“智阅”肿瘤病理诊断大模型进行病理诊断。 河北日报记者 宋平摄
“您看，大模型提示主病灶为管状腺癌。”近日，在河北医科大学第四医院的河北省数智病理中心，病理科住院医生李金泽从电脑上调出一份胃癌数字病理切片，图中肿瘤组织的细胞形态清晰可见。密密麻麻的细胞间，被红色方框标注的病灶区域格外醒目。一旁的高年资病理诊断医生放大切片图像仔细查看，并对大模型的结果表示认同。
这位与专家诊断一致的AI助手，是河北医科大学第四医院与中国移动通信集团河北有限公司共同开发的“智阅”肿瘤病理诊断大模型。
大模型上岗，改变了传统病理诊断方式：AI系统成为显微镜的助手，推动经验医学向数据驱动、智能辅助的现代医学转型，病理诊断效率明显提升。
病理医生被称为“医生的医生”，手里攥着疾病诊断的“金标准”。他们借助一张张病理切片就能及时准确地明确病变性质，帮助临床医生选择治疗方案。可这“金标准”的诞生，并不容易。
一直以来，传统病理诊断主要依赖病理医生在显微镜下对病理切片进行观察，小心翼翼地挪动切片，凭着十几年甚至几十年的经验，判断细胞结构、排列和异常形态。尤其是术中快速病理检查，更需要又快又准。
“病理诊断对病理医生的经验依赖程度太高了。”病理科医生们一直琢磨，“人工智能能否为病理诊断带来改变？”
河北医科大学第四医院暨河北省肿瘤医院是一所以诊治肿瘤为特色，集医疗、教学、科研、预防保健为一体的综合性三级甲等医院，积累了海量的肿瘤病理图像。在河北省卫生健康委员会指导下，医院聚焦病理诊断难题，深度融合AI技术与病理数字化，于今年3月3日成立河北省数智病理中心。医院就势组建了专业人才团队，依托中国移动通信集团河北有限公司高性能算力支撑，共建人工智能联合实验室，打造“智阅”肿瘤病理诊断大模型。
7月11日，“智阅”肿瘤病理诊断大模型在河北医科大学第四医院正式发布，成为病理医生的新伙伴。
一套病理切片被放进全自动数字病理切片扫描仪，扫描后的数字切片被上传到大模型中。在高清显示屏的左侧，一张包含丰富病理信息的电子切片显示在眼前。大模型在后台自动分析完毕后，即标注出关键病灶区域。
仅仅揪出“嫌疑人”还不够，大模型还可以生成AI辅助病理诊断报告。报告中，从病理形态到病理诊断的组织学分类、组织学分级、脉管瘤栓、神经受侵等信息，都一一呈现，连最容易被忽略的微小病灶占比，都精确到了小数点后两位。
“一位患者的病理切片，通常有几张甚至几十张。以往，病理科医生要一张切片一张切片地用显微镜看完后，再把信息进行整合分析，做出判断。”河北医科大学第四医院病理科教授刘月平说，大模型的使用能有效提升初级病理医生的诊断准确率。
一位合格的病理医生需要掌握多门类的医学知识，培养难度非常大，通常工作七八年才能独立签发病理诊断报告。目前，全省病理医生缺口依然较大，资源分布不均衡，特别是基层缺乏优秀的病理医生，病理诊断能力偏弱。
“智阅”肿瘤病理诊断大模型发布的同时，河北省数智病理中心团队同步搭建了远程会诊平台，创新构建“省级统筹—市级协同—基层联动”的多中心智慧诊断体系。
7月15日，衡水市一家医院通过河北省数智病理中心远程会诊平台将病理扫描切片上传给河北医科大学第四医院。以往，患者需要携带病理切片到上级医院进行会诊，等待反馈周期为2至3天。
这一次，衡水市这家医院在线上传输切片及相关信息后，河北医科大学第四医院病理科随即收到了远程诊断请求的提示。
点开远程会诊平台，病理科专家看到了基层医院传来的数字病理切片。在仔细查阅切片及AI辅助病理诊断报告，并结合临床信息后，专家快速完成病理诊断报告回传，不仅为患者争取了宝贵的诊疗时间，也提升了基层医院对疑难病例的处置能力。
如今，“智阅”肿瘤病理诊断大模型已经覆盖22种肿瘤组织学类型及其下游关键任务，实现了AI自动生成辅助诊断报告及专家审核闭环，并同步构建了AI教学培训知识库。
下一步，河北医科大学第四医院将持续服务基层，继续拓宽数智病理中心互联网医院医联体的覆盖范围，提升肿瘤病种诊断能力，打造“临床—科研—教学”一体化医联体模式，推动优质病理诊断资源下沉基层。（河北日报记者 宋平）
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