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華為醫(yī)療衛(wèi)生軍團(tuán):為AI與醫(yī)療行業(yè)架橋

本文作者: 小七   2025-07-16 15:12
導(dǎo)語(yǔ):華為醫(yī)療軍團(tuán)架起AI與醫(yī)療橋梁,瑞金醫(yī)院開(kāi)源RuiPath病理模型實(shí)現(xiàn)19癌種精準(zhǔn)診斷。

  今年3月,華為宣布成立醫(yī)療衛(wèi)生軍團(tuán)。

  在與軍團(tuán)一次內(nèi)部講話中,華為創(chuàng)始人任正非曾說(shuō)道:“從根本上說(shuō),算法不掌握在IT人手里面,而是掌握在電力專家、基建專家、煤炭專家、醫(yī)藥專家等各類行業(yè)專家手里?!?這句話深刻揭示了AI行業(yè)化落地的關(guān)鍵——需要行業(yè)與技術(shù)企業(yè)聯(lián)手,單靠一方難以完成。

  華為醫(yī)療衛(wèi)生軍團(tuán)成立的初衷,便是搭建起醫(yī)療技術(shù)與AI技術(shù)之間的橋梁。而這一目標(biāo),在今年6月得到了有力印證。

  在華為醫(yī)療衛(wèi)生軍團(tuán)的支持下,瑞金醫(yī)院宣布開(kāi)源RuiPath病理模型,這一模型為AI輔助病理診斷帶來(lái)了臨床級(jí)應(yīng)用,覆蓋中國(guó)每年全癌種發(fā)病人數(shù)90%的19個(gè)常見(jiàn)癌種,包含上百個(gè)輔助診斷任務(wù),成為中國(guó)AI行業(yè)化落地的典范。

  成果的背后,正是華為長(zhǎng)期主義與實(shí)用主義的生動(dòng)體現(xiàn)。

  認(rèn)知鴻溝:AI落地醫(yī)療的首道關(guān)卡

  2024年11月,畢業(yè)于美國(guó)卡耐基梅隆大學(xué)的 “95后”軟件工程師王帥,帶著技術(shù)人的闖勁主動(dòng)接下了一個(gè)重要任務(wù)——幫助中國(guó)頭部醫(yī)院搭建病理大模型。面對(duì)海量病理數(shù)據(jù)和前景未知的項(xiàng)目,熱愛(ài)挑戰(zhàn)的他,決定帶領(lǐng)另外6位志同道合的“95后”伙伴組成AI先鋒隊(duì),奔赴上海。

  然而,當(dāng)這支年輕的團(tuán)隊(duì)第一次深入瑞金醫(yī)院病理科時(shí),便遭遇了巨大的認(rèn)知鴻溝。與醫(yī)生交流時(shí)常陷入“雞同鴨講”的困境:“一開(kāi)始醫(yī)生跟我們說(shuō)‘亞型’,我們都不知道亞型是什么。”團(tuán)隊(duì)成員坦言,盡管他們?cè)诩夹g(shù)領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)頗豐,但病理診斷遠(yuǎn)非簡(jiǎn)單判斷“有癌無(wú)癌”,其涉及的復(fù)雜下游亞型判斷,需要十年以上專業(yè)積累才能精通,正所謂隔行如隔山。

華為醫(yī)療衛(wèi)生軍團(tuán):為AI與醫(yī)療行業(yè)架橋

  此時(shí),華為醫(yī)療衛(wèi)生軍團(tuán)的加入為項(xiàng)目注入了新的希望。

  面對(duì)“AI科學(xué)家不懂臨床痛點(diǎn)”和“醫(yī)學(xué)專家不理解AI邊界”的認(rèn)知錯(cuò)位,華為醫(yī)療衛(wèi)生軍團(tuán)與王帥所在的AI先鋒隊(duì)緊密協(xié)作,與瑞金醫(yī)院攜手推行“雙向奔赴”的醫(yī)工融合策略。大半年里,華為技術(shù)專家與資深病理醫(yī)生“天天坐在一起,泡在一起”,技術(shù)專家深入科室,親身體驗(yàn)病理醫(yī)生從切片制作、閱片、診斷到報(bào)告的全流程;醫(yī)學(xué)專家則憑借數(shù)十年臨床經(jīng)驗(yàn),為大模型訓(xùn)練梳理出標(biāo)準(zhǔn)“教材”。

 

  從“手工作坊”到“標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)”

  對(duì)駐場(chǎng)的華為團(tuán)隊(duì)而言,最初的數(shù)據(jù)標(biāo)注工作堪稱“噩夢(mèng)”。

  瑞金醫(yī)院病理科自2021年啟動(dòng)數(shù)字化病理建設(shè),但其數(shù)據(jù)主要服務(wù)于醫(yī)生閱片,與AI可理解的“語(yǔ)言”相去甚遠(yuǎn)。“項(xiàng)目剛啟動(dòng)時(shí),兩個(gè)數(shù)據(jù)工程師處理一條數(shù)據(jù)要花10分鐘,效率低得讓人泄氣?!蓖鯉浿两裼洃洩q新。

  面對(duì)困局,華為醫(yī)療衛(wèi)生軍團(tuán)牽頭與瑞金醫(yī)院病理科醫(yī)生一同梳理高質(zhì)量病理切片數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn),同時(shí)集結(jié)王帥帶領(lǐng)的后方技術(shù)力量,一起扎進(jìn)病理科,沉浸式學(xué)習(xí)病理科醫(yī)生的日常診斷全流程。

華為醫(yī)療衛(wèi)生軍團(tuán):為AI與醫(yī)療行業(yè)架橋

  從標(biāo)本處理的細(xì)微步驟、各癌種下游亞型的復(fù)雜分類,到診斷報(bào)告的細(xì)分維度——技術(shù)團(tuán)隊(duì)一點(diǎn)點(diǎn)啃下病理診斷的專業(yè)知識(shí),逐步摸清業(yè)務(wù)脈絡(luò)。在此基礎(chǔ)上,他們開(kāi)始將 AI 大模型技術(shù)與臨床需求深度融合。以數(shù)據(jù)標(biāo)注環(huán)節(jié)為例,團(tuán)隊(duì)研發(fā)出病理切片圖像標(biāo)注工具,將原本的“手工作坊”式的數(shù)據(jù)標(biāo)注升級(jí)為“IT標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)”。如今,團(tuán)隊(duì)成員每人每天能完成500張標(biāo)注,效率提升了數(shù)十倍。

  “我們團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)工程師,現(xiàn)在都能算半個(gè)病理醫(yī)生了,好幾次初診結(jié)果都得到了專業(yè)病理醫(yī)生的認(rèn)可?!蓖鯉洿蛉さ馈_@源于數(shù)據(jù)工程師們長(zhǎng)期沉浸在病理切片數(shù)據(jù)中積累的專業(yè)素養(yǎng)。

  除了數(shù)據(jù)標(biāo)注工具,華為團(tuán)隊(duì)在RuiPath病理大模型項(xiàng)目中還打造了一系列模型工程、應(yīng)用編排等工具,不僅讓病理大模型訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)了最大化的“標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)”,更降低了未來(lái)醫(yī)療機(jī)構(gòu)落地大模型時(shí)的技術(shù)人才門檻,為技術(shù)的規(guī)?;瘧?yīng)用掃清了障礙。

華為醫(yī)療衛(wèi)生軍團(tuán):為AI與醫(yī)療行業(yè)架橋

   “價(jià)值共創(chuàng)”,架起醫(yī)療與AI的橋梁

  在團(tuán)隊(duì)的不懈努力下,RuiPath病理大模型從乳腺癌開(kāi)始突破,截至6月,模型已經(jīng)可覆蓋19個(gè)常見(jiàn)癌種的100余個(gè)輔助診斷任務(wù),在業(yè)界12個(gè)主流公開(kāi)數(shù)據(jù)集的14個(gè)輔助診斷任務(wù)測(cè)試中,有7個(gè)達(dá)到SOTA水平——這意味著AI真正從“實(shí)驗(yàn)室”走向“臨床”,實(shí)現(xiàn)了醫(yī)療技術(shù)與AI技術(shù)的“價(jià)值共創(chuàng)”

  技術(shù)突破之外,RuiPath病理模型的開(kāi)源在醫(yī)療行業(yè)掀起更大波瀾?!巴ㄟ^(guò)開(kāi)源開(kāi)放,我們希望讓更多醫(yī)療機(jī)構(gòu)、生態(tài)廠商快速部署 AI,推動(dòng)中國(guó)醫(yī)療行業(yè)實(shí)現(xiàn)‘高水平齊步走’?!?華為醫(yī)療衛(wèi)生軍團(tuán)總裁張偉力的話語(yǔ),道出了這項(xiàng)技術(shù)突破的深層意義 —— 它絕非閉門造車的孤例,而是惠及全行業(yè)的技術(shù)共享。

  事實(shí)上,華為醫(yī)療衛(wèi)生軍團(tuán)在瑞金醫(yī)院的實(shí)踐早已超越單一項(xiàng)目的范疇。其探索出的 “醫(yī)工融合” 路徑,為 AI 技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的規(guī)?;涞靥峁┝丝蓮?fù)制的范本:從技術(shù)團(tuán)隊(duì)深入臨床一線理解需求,到醫(yī)學(xué)專家參與模型訓(xùn)練校準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn),這種雙向協(xié)作模式打破了傳統(tǒng)行業(yè)壁壘。如今,隨著開(kāi)源成果的普及,更多醫(yī)療機(jī)構(gòu)將能跳過(guò)技術(shù)試錯(cuò)的彎路,直接站在成熟的技術(shù)基座上推進(jìn)創(chuàng)新。

  夯實(shí)醫(yī)療與 AI 的跨界橋梁,正是華為醫(yī)療衛(wèi)生軍團(tuán)始終堅(jiān)守的使命。未來(lái),我們期待這套成熟模式能延伸至影像分析、慢病管理等更多醫(yī)療場(chǎng)景,讓 AI 的價(jià)值在全診療鏈條中充分釋放;更期待開(kāi)源技術(shù)能穿透資源壁壘,走進(jìn)偏遠(yuǎn)地區(qū)的醫(yī)院,用智能化工具縮小城鄉(xiāng)醫(yī)療差距;最終,讓每一項(xiàng)技術(shù)突破都轉(zhuǎn)化為患者的獲得感,讓精準(zhǔn)醫(yī)療的承諾照進(jìn)更多生命現(xiàn)場(chǎng)。


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