精准诊断、个性化医疗、药物研发……AI 已在医疗行业崭露头角，各大机构与企业的研究论文频繁登上顶刊，相关重大发布也屡见不鲜，可临床医生与患者却鲜少能切实感受到技术带来的帮助。医疗领域的 AI 应用，一度陷入 “实验室里的狂欢，临床中的沉寂”。
近日，上海瑞金医院联合华为发布RuiPath病理大模型最新成果，并宣布将视觉基础模型开源。瑞金医院的官方介绍中可见，RuiPath 已能覆盖中国每年全癌种发病人数 90% 的 19 个常见癌种，更值得关注的是，在业界 12 个主流公开数据集的 14 个辅助诊断任务测试中，该模型有 7 个达到 SOTA 水平 —— 这标志着 AI 真正从 “实验室” 走进了 “临床”。
这一成果的背后，是华为医疗卫生军团对创始人任正非确立的“军团使命”的深度践行——将技术与行业深度融合，推动 AI 真正进入生产业务。这种坚守实用主义的路径，正让曾经遥不可及的 AI 技术，逐步成为支撑普惠医疗的坚实力量。
从实验室到临床：啃下AI落地的硬骨头
病理诊断作为 “医学之本”，其切片分析结果直接决定治疗方案的走向。传统显微镜下的人工诊断不仅耗时费力，诊断准确性还受医生经验差异影响。要让 AI 真正承担病理诊断的辅助角色，远非训练一个图像识别模型那么简单，需跨越数据、技术、临床验证三重难关。
为了让模型学到“真本事”，瑞金医院的资深病理医生们化身AI的“启蒙导师”，从数百万份病理切片中精选出最具代表性的“教材”。这些标注着细微病变特征的样本，不仅是数据，更是一代代病理专家的经验结晶。而华为团队则要攻克更棘手的技术难关：面对病理数据格式不一、质量参差的问题，搭建标准化数据治理体系，将碎片化数据转化为有序训练素材；针对模型参数过大难以部署的痛点，对通用模型进行轻量化蒸馏，确保 AI 能在医院常规算力环境中顺畅运行；当算法结果与临床需求存在偏差时，建立动态精调机制，让模型通过与医生的持续互动不断迭代优化。
这一过程中，双方团队付出了大量努力：技术团队曾为解决推理速度的性能瓶颈，进行了多轮对比试验，只为充分利用医院有限的算力资源；病理专家放弃休息时间，逐像素标注疑难病例，只为让 AI 理解 “病理诊断不仅是看图像，更是看病人”。正是这种以临床价值为导向的共同坚持，最终让模型有能力经受严苛的临床考验，成为了医生信赖的 “第二双眼睛”。当瑞金医院病理科医生在 RuiPath 辅助生成的诊断报告上加盖代表职业信誉的印章时，AI 医疗的实用价值已不言自明。
从单点突破到体系支撑：做AI落地的“卖铲人”
单个模型的成功落地，只是实用主义实践的起点。华为在与瑞金医院的合作中深刻认识到：医疗AI的规模化落地，既需要“能打仗的模型”，更需要“会打仗的工具”。就像淘金时代真正推动行业发展的，是那些提供可靠工具的“卖铲人”，医疗AI的普及同样需要降低技术门槛的工程化支撑。
为此，华为团队在研发病理大模型的同时，同步打造了一套适配医疗场景的 AI 工程化工具链。这套工具能高效完成病理数据的清洗标注，将原本需要一两年的预处理周期缩短至两个月；通过标准化设计，医院 IT 人员无需深厚AI技术知识，即可完成模型部署与更新；更重要的是，它内置符合医疗规范的验证流程，确保 AI 输出结果可追溯、可解释。这些工具如同为医疗机构配备了 “AI 操作系统”，帮助更多医院跳过技术爬坡期，直接进入应用创造价值的阶段。
这种“既造武器，也造兵工厂”的思路，正是实用主义的生动体现。华为医疗卫生军团正以工程化思维打通 AI 从技术到应用的 “最后一公里”，让医疗 AI 的落地不再依赖 “特种兵式” 的专家团队，而是成为标准化、可复制的常规操作。
从深度扎根到广度覆盖：让AI成为普惠医疗的活水
实用主义的核心目标，是让技术惠及更广泛的群体。华为医疗卫生军团通过“做深”与“做广”的双轮驱动，正在让AI病理诊断从少数顶级医院向基层医疗机构延伸。
在深度上，团队持续突破单一图像分析的局限，将病史文本、免疫组化数据、基因时空组学等多模态信息融入诊断模型。这意味着未来AI不仅能“看到”细胞形态，还能“读懂”患者的病史、“理解”分子层面的变化，其诊断逻辑更贴近资深医生的临床思维。与此同时，技术触角也开始从病理科向多学科拓展，通过融合影像信息、病理图像、基因数据与临床信息等进行综合分析，为精准医疗的科研与临床实践提供支持。这种跨学科融合的深耕，使 AI 诊断结果更可靠，也更贴合临床实际需求。
在广度上，开源战略成为打破落地应用壁垒的关键。通过开源 RuiPath 的核心视觉基础模型、测试数据集及 AI 全流程工具链，中小医疗机构无需从零开发，只需根据自身需求微调即可投入使用。正如某市级医院病理科主任所言：“以 RuiPath 为基础，我们只需用区域特色数据进行微调或训练，就能得到符合业务需求的 AI 模型。”目前，已有数十家医院加入合作，瑞金医院实践经验正通过开源生态快速复制到更多场景。这种“众人拾柴”的模式，既降低了应用门槛，又通过伙伴生态的互动迭代，让模型持续进化。
从第一批落地的瑞金医院，到接踵而至的第二批应用单位，华为医疗卫生军团用实用主义的方法论证明：医疗AI的普及，从来不是技术的单点突破，而是“临床需求牵引+工程化支撑+生态化扩展”的系统工程。当 AI 从实验室论文转变为医生的临床助手，从大医院的 “专属工具” 成为基层机构的 “常规配置”，才能真正实现 “科技向善” 的初心。
医疗领域的 AI 创新，不应追求 “炫技式突破”，而应聚焦 “解决实际问题”。华为医疗卫生军团 “让 AI 真正创造价值” 的理念，正在重塑医疗 AI 的价值导向 —— 当技术回归服务临床的本质，曾经遥不可及的 AI 终将成为守护生命的坚实力量，而这，正是科技与医疗最动人的相遇。
