2月18日，在2025醫(yī)療人工智能與精準(zhǔn)診療發(fā)展論壇上，上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬瑞金醫(yī)院(以下簡(jiǎn)稱瑞金醫(yī)院)發(fā)布了瑞智病理大模型RuiPath。RuiPath是臨床級(jí)國(guó)產(chǎn)多模態(tài)互動(dòng)式病理大模型，基于華為DCS AI解決方案打造，助力醫(yī)療行業(yè)從數(shù)字化病理升級(jí)到智慧化病理?！　?/p>

       本屆大會(huì)以“AI賦能，開啟精準(zhǔn)診療新紀(jì)元”為主題，由上海市醫(yī)院協(xié)會(huì)醫(yī)學(xué)人工智能管理專委會(huì)和上海市人工智能行業(yè)協(xié)會(huì)醫(yī)療專委會(huì)聯(lián)合主辦，上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬瑞金醫(yī)院承辦，華為技術(shù)有限公司協(xié)辦。

　　國(guó)家衛(wèi)生健康委統(tǒng)計(jì)信息中心原副主任、中國(guó)衛(wèi)生信息與健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)學(xué)會(huì)副會(huì)長(zhǎng)胡建平，上海申康醫(yī)院發(fā)展中心副主任王育，中國(guó)工程院院士、上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬瑞金醫(yī)院院長(zhǎng)、上海市醫(yī)院協(xié)會(huì)副會(huì)長(zhǎng)寧光，上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬瑞金醫(yī)院黨委書記、上海市醫(yī)院協(xié)會(huì)醫(yī)學(xué)人工智能管理專委會(huì)副主任委員胡偉國(guó)，上海市衛(wèi)生健康委辦公室信息化管理處副主任馮駿，上海市醫(yī)院協(xié)會(huì)醫(yī)學(xué)人工智能管理專委會(huì)主任委員、上海申康醫(yī)院發(fā)展中心醫(yī)聯(lián)工程與人工智能部主任何萍，上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院病理學(xué)系主任、瑞金醫(yī)院病理科主任王朝夫等眾多行業(yè)專家、學(xué)者出席本次會(huì)議。華為公司副總裁、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)產(chǎn)品線總裁周躍峰博士發(fā)表 “華為DCS AI解決方案，加速使能醫(yī)療智慧化”主題演講。

　　病理大模型是醫(yī)療行業(yè)大模型中的明星

　　在癌癥診療中早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療至關(guān)重要，但我國(guó)病理行業(yè)面臨多項(xiàng)嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，包括病理醫(yī)生數(shù)量缺口巨大、分布不均衡、基層醫(yī)院初診符合率較低等。

　　數(shù)字化智慧病理成為突破上述困局的關(guān)鍵，瑞智病理大模型RuiPath覆蓋了中國(guó)每年90%癌癥發(fā)病人群罹患的癌種，并且亞?？浦R(shí)問答深度達(dá)到專家級(jí)知識(shí)水平，改變了傳統(tǒng)病理醫(yī)生的工作模式，提升了診斷效率與質(zhì)量。

　　中國(guó)工程院院士、上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬瑞金醫(yī)院院長(zhǎng)、上海市醫(yī)院協(xié)會(huì)副會(huì)長(zhǎng)寧光表示，可以想見，如果華為的ICT基礎(chǔ)設(shè)施、聯(lián)通的傳輸能力這些技術(shù)若注入醫(yī)療場(chǎng)景，那將是怎樣的盛宴。但比技術(shù)更重要的，是守住生命至上的底線——我們只用經(jīng)得起驗(yàn)證的技術(shù)。

　　缺數(shù)據(jù)，無(wú)AI，兩個(gè)月訓(xùn)練百萬(wàn)級(jí)病理切片

　　華為公司副總裁、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)產(chǎn)品線總裁周躍峰表示，醫(yī)療領(lǐng)域的數(shù)據(jù)質(zhì)量很高，這樣的行業(yè)會(huì)率先實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用的落地。

　　周躍峰認(rèn)為，目前AI應(yīng)用場(chǎng)景落地主要存在三方面障礙。首先，從通用大模型到行業(yè)場(chǎng)景大模型，需要進(jìn)行針對(duì)性訓(xùn)練，訓(xùn)練所需數(shù)據(jù)預(yù)處理耗時(shí)長(zhǎng)，收集、清洗等環(huán)節(jié)占模型開發(fā)訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)60%;其次，行業(yè)場(chǎng)景模型訓(xùn)練和應(yīng)用落地難，項(xiàng)目開發(fā)難度大，人員技術(shù)要求高，開發(fā)周期不可控;最后，因算力等待、任務(wù)潮汐、資源碎片化等原因，AI集群可用度往往不足50%。

　　在與瑞金醫(yī)院合作的過程中，華為DCS AI解決方案通過AI全流程工具鏈ModelEngine、DCS XPU池化和容器技術(shù)，以及AI-Ready融合數(shù)據(jù)湖等關(guān)鍵能力，有效解決了上述三方面障礙。僅需16張卡，2個(gè)月訓(xùn)練百萬(wàn)病理切片，輕松實(shí)現(xiàn)行業(yè)專家大模型落地。

　　華為DCS AI解決方案提供以下三大核心價(jià)值：

　　數(shù)據(jù)工程工具化，縮短80%醫(yī)療訓(xùn)練數(shù)據(jù)準(zhǔn)備周期。實(shí)現(xiàn)跨院區(qū)統(tǒng)一數(shù)據(jù)可視、可管、可用，使能醫(yī)療數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)在線;ModelEngine內(nèi)置40+專項(xiàng)數(shù)據(jù)處理算子，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療知識(shí)快速生成;獨(dú)有的CSP數(shù)據(jù)預(yù)處理免patch切分算子，百萬(wàn)規(guī)模切片預(yù)處理時(shí)長(zhǎng)從月級(jí)到天級(jí)。

　　系統(tǒng)級(jí)模型訓(xùn)練與推理加速能力，實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練周期縮短30%，推理并發(fā)提升一倍。高性能分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)支持NDS存算協(xié)同、KVCache智能分級(jí)緩存特性，提升數(shù)據(jù)加載效率;DCS軟件提供SmartAI智能調(diào)度引擎，結(jié)合XPU池化基礎(chǔ)能力，有效提升AI集群可用度。

　　極簡(jiǎn)應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)，支撐非專業(yè)開發(fā)者快速上手。低代碼開發(fā)、可視調(diào)測(cè)、自動(dòng)評(píng)估、一鍵部署、零代碼維護(hù)，應(yīng)用上線周期縮短80%;同時(shí)，華為也對(duì)外提供ModelEngine開源版本，幫助有開發(fā)能力的集成商伙伴搭建其個(gè)性化的AI應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)。

　　周躍峰表示，華為DCS AI解決方案致力于幫助AI快速行業(yè)化落地，推動(dòng)千行萬(wàn)業(yè)邁向智慧化未來(lái)。