人工智慧病理大模型PathOrchestra發佈

記者16日從空軍軍醫大學獲悉，該校病理學科研團隊聯合清華大學和商湯醫療共同發佈了國內首個病理大模型——PathOrchestra。該模型基於國內規模最大的數字病理圖像數據集訓練，實現了全球最廣泛的臨床任務賦能，完成了人工智慧病理研究領域從“單模專病”到“一模多病”的跨越式突破。相關專家表示，PathOrchestra的發佈意味著病理診斷或將迎來“大模型時代”。

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週期長、優質病理診斷資源分佈不均勻等問題。人工智慧技術的應用讓國內外病理科迎來數智化轉型。不過由於數字病理切片解析度高、涉及病種多，在“大數據+精標注”的傳統AI模型訓練範式下，想要對每一種疾病進行精標注訓練幾乎是“不可能完成的任務”。

該模型主要研發人、空軍軍醫大學基礎醫學院教授王哲表示：“病理圖像具有非常大的多樣性，要借助人工智慧技術開展診斷難度極大，因此病理圖像處理也被稱為圖像處理中的‘皇冠上的明珠’。病理大模型正是突破數字病理瓶頸的關鍵。”

據了解，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、近300TB數據量的全切片數字病理圖像數據集訓練，並融合了文本、視頻等多模態訓練數據。通過對海量數據的自監督學習，研究人員無需大量精標注數據，即可讓模型“觸類旁通”學會分析各類器官病理圖像。目前，PathOrchestra已覆蓋肺、乳腺、肝臟、食管等20余種器官，可以應用於包括泛癌分類、病灶識別和檢測、多癌種亞型分類、生物標誌物評估等在內的百餘項臨床任務，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%。

據介紹，PathOrchestra的發佈為數智化病理學科建設提供了強大的底層技術支撐，將人工智慧的能力半徑拓展至百餘種病理臨床任務，為患者提供水準更高、效率更高的醫療服務。