科技日报记者 张强 通讯员 张语桐 张静
记者16日从空军军医大学获悉，该校病理学科研团队联合清华大学和商汤医疗，近日共同发布了国内首个病理大模型PathOrchestra。该模型基于国内规模最大的数字病理图像数据集训练，实现了全球最广泛的临床任务赋能，完成了人工智能病理研究领域从“单模专病”到“一模多病”的跨越式突破。相关专家表示，PathOrchestra的发布意味着病理诊断或将迎来“大模型时代”。
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人才培养周期长、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。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”。
该模型主要研发人、空军军医大学基础医学院王哲教授表示：“病理图像具有多样性，要借助人工智能技术开展诊断难度极大，因此病理图像处理也被称为图像处理中的‘皇冠上的明珠’。病理大模型正是突破数字病理瓶颈的关键。”
据了解，此次发布的病理大模型PathOrchestra，将视觉模型和大语言模型结合，利用国内规模最大的近30万张、近300TB数据量的全切片数字病理图像数据集训练，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，研究人员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。目前，PathOrchestra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，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%。
据介绍，病理大模型PathOrchestra的发布为数智化病理学科建设提供了强大的底层技术支撑，将人工智能的能力半径拓展至百余种病理临床任务，为患者提供水平更高、效率更高的医疗服务。
