7月17日記者獲悉，空軍軍醫大學病理學團隊聯合清華大學團隊、商湯醫療共同釋出國內第一個病理大模型「PathOrchestra」。該模型基於國內規模最大的數位病理影像數據集訓練，並實作全球最廣泛的臨床任務賦能，完成了病理AI領域從「單模專病」到「一模多病」的跨越式突破，開啟病理診斷「新紀元」。
病理診斷被譽為疾病診斷的「金標準」，但該領域長期以來面臨病理人才培養周期長、優質病理診斷資源分布不均勻等問題。人工智慧技術的套用讓國內外病理科迎來數智化轉型浪潮，不過由於數位病理切片分辨率高、涉及病種多，在「大數據+精標註」的傳統AI模型訓練範式下，想要對每一種疾病進行精標註訓練幾乎是「不可能完成的任務」。「病理影像具有非常大的多樣性，借助人工智慧技術開展診斷難度極大，因此病理影像處理也被稱為影像處理中的‘皇冠上的明珠’。病理大模型正是突破數位病理瓶頸的關鍵。」大學基礎醫學院王哲教授表示。
此次釋出的病理大模型PathOrchestra，將視覺模型和大語言模型結合，利用國內規模最大的近30萬張全切片數位病理影像（近300TB數據）數據集訓練，並融合了文本、視訊等多模態訓練數據。透過對海量數據的自監督學習，無需大量精標註數據，即可讓模型「觸類旁通」學會分析各類器官病理影像，已覆蓋肺、乳腺、肝臟、食管等20余種器官，賦能包括泛癌分類、病竈辨識和檢測、多癌種亞型分類、生物標誌物評估等在內的百余項臨床任務，在多器官泛癌分類、淋巴瘤亞型診斷、膀胱癌篩查等近50項任務中準確率超過95%，這也是目前全球賦能臨床任務最廣的病理大模型。
在訓練過程中，研發團隊還針對性地增加了食道癌、乳癌等中國發病率較高的癌癥數據，使模型能力更符合中國臨床實際需求。王哲表示：「PathOrchestra是一首由視覺模型、大語言模型以及多模態數據共同奏響的‘協奏曲’，希望這首協奏曲能夠奏出美好的曲調，為中國乃至世界的廣大患者的病理診斷做出更好的服務。」
病理大模型PathOrchestra的釋出，為數智化病理學科建設提供了強大的底層技術支撐。依托病理大模型的底層賦能，將AI的能力半徑拓展至百余種病理臨床任務，有效緩解了病理醫生工作量超負荷的問題，顯著提高閱片效率，幫助病理實作數位化、智慧化轉型，為患者提供水平更高、效率更高的高品質醫療服務。
文/任娜 張靜 張語桐
（西安晚報）
編輯/倪家寧
