病理学是现代医学的基石，是连接基础研究与临床实践的重要桥梁。

“近年来，人工智能技术飞速发展，涌现出了ChatGPT等大模型，尤其是Deepseek大模型技术的出现，我们迎来了智能技术在病理学中深度应用的好机会。两者的结合不仅为疾病的诊断、治疗提供了新的视角，也为个性化医疗、精准医疗开辟了前所未有的可能性。”中国工程院院士、浙江大学教授陈纯说。

随着分子诊断、数字病理等技术的飞速发展，医院也在不断探索人工智能与病理学的结合。浙江大学医学院附属第一医院(下称浙大一院)党委书记梁廷波介绍，作为一家致力于数字化建设的医疗机构，浙大一院始终重视数字智慧病理科的建设与发展。2024年7月，该院建立了国内最大的数字病理中心，配备了近40台高通量扫描仪，目前已完成近600万张的数字切片扫描工作，日常病理切片已全部实现数字化。

活动现场。(浙大一院供图)

在辅助诊断方面，AI同样发挥着重要作用。以浙大一院病理科与浙江大学计算机学院共同开发的人机交互AI病理万能助手——OmniPT为例。在过去，即便是一位经验丰富的病理科医生，查阅片子、作出病理诊断往往也要花费十几分钟，而在人工智能时代，这个时间将缩短到1分钟内。

“OmniPT就像给了医生一副探测镜，能在1到3秒内迅速定位到微小的病灶，准确率超95%。”浙大一院病理科主任章京教授介绍，该系统通过跨层级高效特征锁定、提示引导细节特征补全等关键技术突破，解决了超大尺寸病理图的秒级推理和精准分析难题，其将文本语义与视觉特征强关联，为病理报告一键生成提供了强有力的技术支持。

除了OmniPT外，此次会议还系统地呈现了中国在医疗大模型、人机协同、智能诊断等方向的最新科研进展，展现中国团队在数字病理与分子病理领域的技术突破与落地探索。

浙江大学党委常委、副校长陈刚表示，过往实践表明，人工智能不仅是工具，更是重新定义病理学边界的战略支点。其坦言，尽管人工智能在病理学中的应用前景广阔，但其实际推广过程中仍面临诸多挑战，诸如数据安全和伦理问题、AI模型可信性差、交叉复合型人才匮乏等，“AI+病理学”的交叉研究与应用仍任重道远。

为推动中国病理学科与国际接轨，构建“引进来、走出去”的国际合作机制，大会还发起“未来病理国际联盟”，推动标准共建、人才交流、联合科研、资源互通，在数智病理、空间组学等关键技术领域建立具有全球影响力的合作网络。

当下，AI病理的产业化进程也受到各界关注。此次活动还设立“智能病理产业化落地专题论坛”，聚焦模型标准、通用性提升等关键议题，邀请医院、监管行业、企业等深度讨论，推动探索制定行业设备及数据标准，探索以长三角地区为示范区，开展产业试点实践，助力成果快速落地。

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