潮新闻客户端 记者 孙燕 通讯员 李文芳 张冰清

8月22日，数智病理和病理学科建设论坛暨病理人工智能应用研讨会在浙江大学医学院附属邵逸夫医院（以下简称浙大邵逸夫医院）庆春院区举办。

会上，西湖数智病理联合创新平台正式签约启动。该平台由浙大邵逸夫医院数智病理研究中心牵头，联合数字病理扫描存储、国产算力、数据库、病理信息系统、AI算法等产业链企业共建，探索医院主导、多元企业协同的产学研用新模式，推动病理AI技术实现从“单点应用”向“全链条生态”跨越。

医院供图

面对优质病理医生短缺、基层资源不均、临床应用转化不足、跨学科协作壁垒等病理学科长期存在的痛点，浙大邵逸夫医院数智病理研究中心立足“从临床问题出发、向临床场景落地”的建设思路，联合高校、企业等医工交叉力量，直接瞄准病理科最迫切的需求，使人工智能真正被医生用起来。

中国科学院院士、浙大邵逸夫医院院长蔡秀军表示，医院既要勇攀医学技术创新高峰，更要坚守医疗普惠的初心使命，让数智病理的创新成果走出实验室、扎根临床一线，把技术优势转化为群众可感知、可触达的健康福祉，在技术突破与民生普惠双向赋能中，实现临床价值、产业价值与社会效益的深度融合与共赢。

显微镜搭载“实时AI大脑”

实现术中冰冻秒级识别

外科手术中，术中冰冻切片诊断是决定手术方案的关键一环。手术台上每一分钟都弥足珍贵，对病理分析的时效提出极高要求。传统模式下，即便搭载常规AI辅助，也需要全切片扫描仪完成玻片数字化，不仅设备造价高昂，而且扫描分析全过程通常超5分钟，难以适配术中分秒必争的诊疗需求。

浙大邵逸夫医院联合浙江大学生仪学院创新研发系统，将AI能力直接搭载于传统显微镜，依托显微镜外接摄像设备实时采集镜下图像，深度学习模型可在一秒内完成病灶识别、良恶性判别及癌症分型，结果实时推送至医生视野。

这套方案无需改变病理医生原有操作习惯，兼容现有显微镜，不用购置高价扫描设备，大幅降低基层医院技术引进门槛。系统基于数万例真实显微视频数据训练，已在肺结节、甲状腺、乳腺前哨淋巴结等术中冰冻场景完成验证，实现图像上传、实时分析、报告生成一体化，临床应用超1万例，AI研判与医生诊断一致率超90%，后续将依托持续积累的临床数据迭代升级诊断能力。

多场景AI常态化辅助阅片

覆盖超七成病理病例

除术中冰冻诊断外，浙大邵逸夫医院已将AI辅助阅片融入细胞学筛查、胃肠镜活检病理诊断两大高频临床场景。

在宫颈细胞学筛查中，AI承担初筛工作，标记高度可疑细胞，辅助医生优先复核提升效率；面对胃肠镜活检标本，AI可识别腺体异常、肠化等特征，帮助医生快速甄别炎症、腺瘤、异型增生及早期癌变。目前，两大场景在浙大邵逸夫医院累计常态化应用超两万例，AI可视化结果可与文本报告融合输出，提升微小病灶识别定位准确率，有效降低漏诊风险。

不止两大重点场景，人工智能已经全面渗透病理科的日常诊疗全流程。目前科室已上线20余个AI辅助模型，覆盖冰冻诊断、细胞学筛查、活检判读、免疫组化分析等病理全流程，涉及12个以上人体器官，AI辅助覆盖科室75%以上病例，同时延伸至病理质控、报告规范化管理，全方位支撑病理诊断提质增效。

需要强调的是，AI仅作为临床辅助工具，病灶提示、良恶性参考结果均需由病理医生结合临床信息综合研判，最终诊断结论由医生独立签发。

打造一体化解决方案

推动优质病理医疗普惠下沉

数字病理的落地并非单一技术环节所能独立完成，其链条涉及扫描成像、算力支撑、数据治理、网络互联、信息系统集成及算法研发等诸多维度。

西湖数智病理联合创新平台摒弃了传统的单一供应商依赖模式，转而按照“设备+算力+数据+网络协同+系统+算法”的分层架构，引入各具专长的合作伙伴形成协同攻关合力。

据了解，平台将围绕四大方向推进建设：在生态层面，致力于打造覆盖诊断、科研、转化与服务全链条的智能体系，以临床需求反哺硬件性能优化，形成具备核心竞争力的“一体化数智病理解决方案”；在标准层面，以浙大邵逸夫医院病理科作为前沿技术的首发验证基地，输出可复制、可推广的智慧科室建设指南与技术规范，树立行业标杆；在创新层面，通过多方联合攻关，加速AI模型与数字化平台从实验室走向临床的转化进程；在价值层面，则以技术优势推动区域医疗资源下沉，通过验证远程病理诊断与数据托管新模式，实现临床效益与社会效益的双赢共进，让优质病理服务惠及更广泛的患者群体。

数智病理研究中心主任姜支农表示，该平台不仅是一次技术集成的创新探索，更是一条由技术领先走向普惠共享的实践路径。依托数智病理技术向基层延伸，有望让偏远地区群众享受到与三甲医院同质化的病理诊断服务，切实破解基层病理人才匮乏、诊断能力薄弱的现实难题。