今年3月，華為宣布成立醫療衛生軍團。

在與軍團一次內部講話中，華為創始人任正非曾說道：“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、醫藥專家等各類行業專家手里?！?這句話深刻揭示了AI行業化落地的關鍵——需要行業與技術企業聯手，單靠一方難以完成。

華為醫療衛生軍團成立的初衷，便是搭建起醫療技術與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。

在華為醫療衛生軍團的支持下，瑞金醫院宣布開源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病人數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。

認知鴻溝：AI落地醫療的首道關卡

2024年11月，畢業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——幫助中國頭部醫院搭建病理大模型。面對海量病理數據和前景未知的項目，熱愛挑戰的他，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院病理科時，便遭遇了巨大的認知鴻溝。與醫生交流時常陷入“雞同鴨講”的困境：“一開始醫生跟我們說‘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，需要十年以上專業積累才能精通，正所謂隔行如隔山。

此時，華為醫療衛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“醫學專家不理解AI邊界”的認知錯位，華為醫療衛生軍團與王帥所在的AI先鋒隊緊密協作，與瑞金醫院攜手推行“雙向奔赴”的醫工融合策略。大半年里，華為技術專家與資深病理醫生“天天坐在一起，泡在一起”，技術專家深入科室，親身體驗病理醫生從切片制作、閱片、診斷到報告的全流程；醫學專家則憑借數十年臨床經驗，為大模型訓練梳理出標準“教材”。

從“手工作坊”到“標準化作業”

對駐場的華為團隊而言，最初的數據標注工作堪稱“噩夢”。

瑞金醫院病理科自2021年啟動數字化病理建設，但其數據主要服務于醫生閱片，與AI可理解的“語言”相去甚遠?！绊椖縿倖訒r，兩個數據工程師處理一條數據要花10分鐘，效率低得讓人泄氣。”王帥至今記憶猶新。

面對困局，華為醫療衛生軍團牽頭與瑞金醫院病理科醫生一同梳理高質量病理切片數據的標準，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知識，逐步摸清業務脈絡。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。以數據標注環節為例，團隊研發出病理切片圖像標注工具，將原本的“手工作坊”式的數據標注升級為“IT標準化作業”。如今，團隊成員每人每天能完成500張標注，效率提升了數十倍。

“我們團隊的數據工程師，現在都能算半個病理醫生了，好幾次初診結果都得到了專業病理醫生的認可?！蓖鯉洿蛉さ?。這源于數據工程師們長期沉浸在病理切片數據中積累的專業素養。

除了數據標注工具，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了最大化的“標準化作業”，更降低了未來醫療機構落地大模型時的技術人才門檻，為技術的規模化應用掃清了障礙。

“價值共創”，架起醫療與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個公開數據集的測試中，有8個達到SOTA水平——這意味著AI真正從“實驗室”走向“臨床”，實現了醫療技術與AI技術的“價值共創”

技術突破之外，RuiPath病理模型的開源在醫療行業掀起更大波瀾?！巴ㄟ^開源開放，我們希望讓更多醫療機構、生態廠商快速部署 AI，推動中國醫療行業實現‘高水平齊步走’?！?華為醫療衛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，而是惠及全行業的技術共享。

事實上，華為醫療衛生軍團在瑞金醫院的實踐早已超越單一項目的范疇。其探索出的 “醫工融合” 路徑，為 AI 技術在醫療領域的規模化落地提供了可復制的范本：從技術團隊深入臨床一線理解需求，到醫學專家參與模型訓練校準標準，這種雙向協作模式打破了傳統行業壁壘。如今，隨著開源成果的普及，更多醫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新。

夯實醫療與 AI 的跨界橋梁，正是華為醫療衛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，走進偏遠地區的醫院，用智能化工具縮小城鄉醫療差距；最終，讓每一項技術突破都轉化為患者的獲得感，讓精準醫療的承諾照進更多生命現場。