今年3月，華為宣布成立醫(yī)療衛(wèi)生軍團。

  在與軍團一次內(nèi)部講話中，華為創(chuàng)始人任正非曾說道：“從根本上說，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)化落地的關鍵——需要行業(yè)與技術企業(yè)聯(lián)手，單靠一方難以完成。

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

  在華為醫(yī)療衛(wèi)生軍團的支持下，瑞金醫(yī)院宣布開源RuiPath病理模型，這一模型為AI輔助病理診斷帶來了臨床級應用，覆蓋中國每年全癌種發(fā)病人數(shù)90%的19個常見癌種，包含上百個輔助診斷任務，成為中國AI行業(yè)化落地的典范。

  成果的背后，正是華為長期主義與實用主義的生動體現(xiàn)。

  認知鴻溝：AI落地醫(yī)療的首道關卡

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

  然而，當這支年輕的團隊第一次深入瑞金醫(yī)院病理科時，便遭遇了巨大的認知鴻溝。與醫(yī)生交流時常陷入“雞同鴨講”的困境：“一開始醫(yī)生跟我們說‘亞型’，我們都不知道亞型是什么?！眻F隊成員坦言，盡管他們在技術領域經(jīng)驗頗豐，但病理診斷遠非簡單判斷“有癌無癌”，其涉及的復雜下游亞型判斷，需要十年以上專業(yè)積累才能精通，正所謂隔行如隔山。

  此時，華為醫(yī)療衛(wèi)生軍團的加入為項目注入了新的希望。

  面對“AI科學家不懂臨床痛點”和“醫(yī)學專家不理解AI邊界”的認知錯位，華為醫(yī)療衛(wèi)生軍團與王帥所在的AI先鋒隊緊密協(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，華為技術專家與資深病理醫(yī)生“天天坐在一起，泡在一起”，技術專家深入科室，親身體驗病理醫(yī)生從切片制作、閱片、診斷到報告的全流程；醫(yī)學專家則憑借數(shù)十年臨床經(jīng)驗，為大模型訓練梳理出標準“教材”。

 

  從“手工作坊”到“標準化作業(yè)”

  對駐場的華為團隊而言，最初的數(shù)據(jù)標注工作堪稱“噩夢”。

  瑞金醫(yī)院病理科自2021年啟動數(shù)字化病理建設，但其數(shù)據(jù)主要服務于醫(yī)生閱片，與AI可理解的“語言”相去甚遠?！绊椖縿倖訒r，兩個數(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。

  面對困局，華為醫(yī)療衛(wèi)生軍團牽頭與瑞金醫(yī)院病理科醫(yī)生一同梳理高質(zhì)量病理切片數(shù)據(jù)的標準，同時集結王帥帶領的后方技術力量，一起扎進病理科，沉浸式學習病理科醫(yī)生的日常診斷全流程。

  從標本處理的細微步驟、各癌種下游亞型的復雜分類，到診斷報告的細分維度——技術團隊一點點啃下病理診斷的專業(yè)知識，逐步摸清業(yè)務脈絡。在此基礎上，他們開始將 AI 大模型技術與臨床需求深度融合。以數(shù)據(jù)標注環(huán)節(jié)為例，團隊研發(fā)出病理切片圖像標注工具，將原本的“手工作坊”式的數(shù)據(jù)標注升級為“IT標準化作業(yè)”。如今，團隊成員每人每天能完成500張標注，效率提升了數(shù)十倍。

  “我們團隊的數(shù)據(jù)工程師，現(xiàn)在都能算半個病理醫(yī)生了，好幾次初診結果都得到了專業(yè)病理醫(yī)生的認可?！蓖鯉洿蛉さ?。這源于數(shù)據(jù)工程師們長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)標注工具，華為團隊在RuiPath病理大模型項目中還打造了一系列模型工程、應用編排等工具，不僅讓病理大模型訓練實現(xiàn)了最大化的“標準化作業(yè)”，更降低了未來醫(yī)療機構落地大模型時的技術人才門檻，為技術的規(guī)?；瘧脪咔辶苏系K。

   “價值共創(chuàng)”，架起醫(yī)療與AI的橋梁

  在團隊的不懈努力下，RuiPath病理大模型從乳腺癌開始突破，截至6月，模型已經(jīng)可覆蓋19個常見癌種的100余個輔助診斷任務，在16個公開數(shù)據(jù)集的測試中，有8個達到SOTA水平——這意味著AI真正從“實驗室”走向“臨床”，實現(xiàn)了醫(yī)療技術與AI技術的“價值共創(chuàng)”

  技術突破之外，RuiPath病理模型的開源在醫(yī)療行業(yè)掀起更大波瀾。“通過開源開放，我們希望讓更多醫(yī)療機構、生態(tài)廠商快速部署 AI，推動中國醫(yī)療行業(yè)實現(xiàn)‘高水平齊步走’?！?華為醫(yī)療衛(wèi)生軍團總裁張偉力的話語，道出了這項技術突破的深層意義 —— 它絕非閉門造車的孤例，而是惠及全行業(yè)的技術共享。

  事實上，華為醫(yī)療衛(wèi)生軍團在瑞金醫(yī)院的實踐早已超越單一項目的范疇。其探索出的 “醫(yī)工融合” 路徑，為 AI 技術在醫(yī)療領域的規(guī)?；涞靥峁┝丝蓮椭频姆侗荆簭募夹g團隊深入臨床一線理解需求，到醫(yī)學專家參與模型訓練校準標準，這種雙向協(xié)作模式打破了傳統(tǒng)行業(yè)壁壘。如今，隨著開源成果的普及，更多醫(yī)療機構將能跳過技術試錯的彎路，直接站在成熟的技術基座上推進創(chuàng)新。

  夯實醫(yī)療與 AI 的跨界橋梁，正是華為醫(yī)療衛(wèi)生軍團始終堅守的使命。未來，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)療場景，讓 AI 的價值在全診療鏈條中充分釋放；更期待開源技術能穿透資源壁壘，走進偏遠地區(qū)的醫(yī)院，用智能化工具縮小城鄉(xiāng)醫(yī)療差距；最終，讓每一項技術突破都轉(zhuǎn)化為患者的獲得感，讓精準醫(yī)療的承諾照進更多生命現(xiàn)場。

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