商汤医疗近日携手瑞金医院、华西医院、新华医院、西京医院、中科大附属第一医院、北京清华长庚医院，在行业内率先启动医疗多模态大模型赋能的智慧医院创新示范共创，打造由大模型“智慧中枢”驱动的智慧医院建设示范样板。

作为共创的重要成果之一，商汤医疗联合中华医学会病理学分会王哲副主委团队、清华大学何永红教授团队，共同发布了国内首个病理大模型。商汤医疗已将该成果深度嵌入业内领先的数智化病理科整体解决方案，助力医院“一站式”建设大模型驱动的数字化智慧病理科，开启病理诊断“新篇章”。

生成式人工智能的出现，让智慧医疗大跨步迈入3.0时代。“2.0时代的医疗人工智能主要集中在‘单点应用’上，尚未实现整体‘一盘棋’布局。在3.0时代，我们希望利用医疗大模型帮助医院建立一个‘中枢大脑’，实现对智慧医院建设的底层赋能。”商汤科技副总裁张少霆表示。

要成为“中枢大脑”意味着医疗大模型必须具备综合分析多模态数据的能力。商汤医疗联合瑞金医院、华西医院等，打造以医疗多模态大模型为创新驱动的智慧医院建设示范样板。各方以商汤医疗大语言模型“大医”作为智慧医院建设“中枢大脑”，智能调度覆盖医学文本、放射影像、病理图像等多种数据模态的专用模型，辅助医生完成跨科室、跨模态的复杂诊断推理。

病理诊断被誉为疾病诊断的“金标准”，但该领域长期以来面临病理医生培养周期长、优质病理诊断资源分布不均匀等问题。人工智能技术的应用让国内外病理科迎来数智化转型浪潮，不过由于数字病理切片分辨率高、涉及病种多，在“大数据+精标注”的传统AI模型训练范式下，想要对每一种疾病进行精标注训练几乎是“不可能完成的任务”。

此次发布的病理大模型PathOrchestra，利用国内规模最大的近30万张全切片数字病理图像（近300TB数据）数据集训练，并融合了文本、视频等多模态训练数据。通过对海量数据的自监督学习，无需大量精标注数据，即可让模型“触类旁通”学会分析各类器官病理图像，已覆盖肺、乳腺、肝脏、食管等20余种器官，赋能包括泛癌分类、病灶识别和检测、多癌种亚型分类、生物标志物评估等在内的百余项临床任务，已在多器官泛癌分类、淋巴瘤亚型诊断、膀胱癌筛查等近50项任务中准确率超过95%，这也是目前全球赋能临床任务最广的病理大模型。

在训练过程中，研发团队还针对性地增加了食管癌、乳腺癌等中国发病率较高的癌症数据，使模型能力更符合我国临床实际需求。

为了推动大模型技术在病理诊断中的应用，商汤医疗已打造大模型驱动的数智化病理科整体解决方案，串联切片数字化扫描、高性能阅片、AI智能辅助诊断、数据存储等病理智慧化诊断全流程。在病理大模型赋能下可支持百余种临床辅助诊断任务。

南方+记者 郜小平