在医院的众多科室中，有一个科室从不直接面对患者，却掌管着每一份诊断的“最终裁决权”——它就是病理科。病理医生被称为“医生的医生”，是医学诊断的幕后英雄。

从患者身体提取的离体组织，是炎症还是肿瘤？是良性还是恶性？是原发还是转移？所有这些关乎生死的判断，最终都要由病理科来下结论。病理科的水平，直接决定了一家医院的诊疗能力，也深刻影响着每一个患者的命运。

然而，长期以来，病理制片和诊断高度依赖技师和医生的“手感”与“眼力”，效率低、主观性强。据悉，目前全国病理医生缺口达4万至8万人，高水平病理医生尤为稀缺，而培养一名合格的病理科医生耗时较长。最近，西京医院的一项突破性探索，正在改变这一局面。

智能捞片

“高清鹰眼”配“最快眨眼”

5月21日，记者走进西京医院病理科。在这里，由该院病理科与香港中文大学多媒体实验室联合开发的全球首套“具身智能病理捞片系统”已成功落地应用。

只见病理科技师用镊子将刚切下的、薄如蝉翼的组织切片轻轻放入水中——下一秒，一只机械臂伸出纤细的夹爪，精准拨开水面褶皱，稳稳将切片捞起。整个过程，30Hz的实时视觉捕捉如同“高清鹰眼”，300毫秒内完成决策反馈，比人眨眼的速度还快。

病理切片是疾病诊断的“物证”。传统制片中，捞片环节全靠技师手眼配合，操作难度大、效率低，还容易造成切片褶皱、破损。

“我们为机械臂专门设计了数据采集夹爪。”科室技术组组长钱守斌向记者介绍，研发团队在西京医院病理科真实场景中，采集了大量资深技师的操作作为“教材”，训练出一个“具身制片大脑”。这个大脑能自主调度感知与动作模块，实现全流程智能控制。

他特别强调了这套系统的三个“过人之处”：精度上，30Hz实时视觉捕捉让机械臂拥有了“高清鹰眼”；速度上，300毫秒内完成决策反馈，比人眨眼还快；更难得的是主动性——遇到切片褶皱、折叠等复杂情况，机械臂能灵活模拟技师指尖动作，主动拨开水纹、轻轻剥离瑕疵，引导切片到最佳捞取位置。最终以125Hz的高频精细执行，确保每一张切片的制作都高度稳定一致。

数字专家

“会动脑”的病理AI大模型

如果说捞片系统解决了“动手”难题，那么“病理工作Agent”则补齐了“动脑”短板。

病理Agent智能体，可以理解为一个具备自主规划、逻辑推理和工具调用能力的“数字病理专家”。它能像人类医生一样，主动思考如何完成诊断任务，并协调各种资源来达成目标。在西京医院病理科，这一智能中枢已贯穿诊断全流程——从导航阅片、整合临床信息，到解读报告、质控审核，实现一体化智能升级。患者拿到报告后，系统还能将专业诊断信息转化成通俗易懂的语言，帮助患者更好地理解病情。

更值得关注的是，2024年7月，西京医院发布了国内首个病理AI大模型PathOrchestra，实现了病理AI从“一种模型对付一种病”到“一个模型应对多种病”的跨越。

医院还部署了“智慧病理模型生产平台”，专为病理医生设计。医生无需掌握编程技能，只需利用自己的专有数据，就能开发垂直模型。传统模型开发需要12个月到24个月，现在大幅压缩到约2个月。“医院自己训练、自己验证、自己应用”的AI新模式，真正从理想照进了现实。

如今，西京医院已构建起“具身智能+切片数智化平台+模型生产平台”的完整闭环。这一“西京方案”不仅让本院病理诊断提质增效，更为全国医院解决病理AI落地难、罕见病诊断模型缺乏等问题，提供了一套可复制、可推广的经验。

“从物理源头到诊断大脑，我们正在实现病理全流程的智能化。”病理科主任王哲表示，未来智慧病理将把医生从繁琐重复劳动中解放出来，更专注于疑难诊断和患者服务。

切片背后

人均阅片800张的日常

来到病理科医生的办公室，记者看到厚厚一摞待完成的病理切片，询问得知足足有4000多张。科室医生人均每天阅片800张左右。

一名老年男性因前列腺疾病来到西京医院，其中一项血液检查指标异常，医生在15个部位进行了穿刺。病理科医生需要在显微镜下一一细看这15个切片——即便经验丰富的资深医生，也需要半个多小时才能看完；如果是低年资医生或基层医院医生，则时间更久。但在智能病理系统的辅助下，分析一个切片只需十来秒。不到三分钟，这份病理报告便已完成。

“人工很难把每个细微的地方都看到，这需要花费大量的时间。”在西京医院病理科工作了11年的副主任医师吴建锋深有感触，“AI能帮我们筛查人工遗漏的地方，减少漏诊，大大提高诊断效率。”

在病理科工作10年的细胞病理医生张微晨，分享了另一个案例。

前不久，一位59岁的女性患者来做常规体检。她已经绝经八年，没有任何身体不适，只是顺带做了宫颈癌筛查。张微晨在显微镜下仔细观察后，发现患者可能存在高级别癌前病变——但问题在于，绝经已久的患者，病变细胞和正常背景细胞极易混淆，稍有不慎就会漏诊。为了稳妥起见，张微晨又请上级教授进行了会诊讨论。最终，这份病理报告花了两天时间才完成。

出于验证的考虑，张微晨将同一份切片用智能病理系统进行扫描，结果不到一分钟，系统给出了与人工诊断完全一致的报告。甚至所有有问题的细胞，AI都一一标注了出来，人工只需要根据标注重点观察即可。

“平时每天送到病理科的宫颈细胞筛查有100多例，为了保证准确性，合理的阅片量其实是人均每天不超过100张切片。”张微晨说，这是一个矛盾——患者等得着急，医生只能加班加点赶。有了智能病理系统后，可先筛查一遍切片，正常的可以很快出报告，有问题的再由医生反复核准，“这样既保证了安全，又大大提升了效率。”

破局之道

病理人才缺口下的“西京方案”

谈及打造智慧病理的初衷，王哲主任向记者坦陈了“三道坎”。

第一道坎，来自外部。国际生物医学数据封锁加剧，国产自主可控的病理AI已不是“可选项”，而是“必选项”。

第二道坎，来自内部。全国病理医生缺口大，高水平病理医生更为稀缺。基层医院常常一个病理医生要扛起整个科室。就像记者在办公室看到的那4000多张切片——人工制片、阅片效率低、主观性强，难以满足日益增长的精准诊疗需求。

第三道坎，来自技术本身。传统单病种AI只能识别有限的几种常见病，而真实世界中的疾病千奇百怪，疑难病例、罕见病例是临床的真正痛点。精准医疗对病理精细化诊断的需求，正在大幅提升。

正是这三道坎，催生了“西京方案”。

与传统手工方式相比，这套智能病理系统的优势是全方位的：制片不再依赖技师“手感”，质量稳定可控；诊断效率大幅提升，患者等待时间缩短；结果客观统一，不受人工经验和疲劳影响；功能覆盖上百项临床任务；国产自研保障数据与产权安全；更重要的是，它支持院内快速自研模型，便于向基层普及推广。

这意味着什么？

对患者而言，病理报告等待时间缩短，早诊断、早治疗成为可能；微小早期病灶被精准检出，用药更对症，误诊漏诊率降低，就医成本随之下降；优质病理资源有望下沉基层，让群众在家门口就能享受高水平诊断。

对病理医生和技术员而言，他们可以从重复性的制片、阅片和写报告工作中解放出来，专注于真正棘手的疑难病例；AI提供客观诊断依据，降低医疗风险；临床科研与科室诊疗能力得到快速提升。

对临床精准治疗而言，精准区分肿瘤亚型，指导靶向、免疫药物选择；评估治疗疗效与复发风险，助力制定个体化治疗方案；减少不必要的分子检测，避免盲目用药；支撑疑难肿瘤分型，提升整体精准诊疗水平。

对全国医疗体系而言，这一“西京方案”证明，智慧病理不是空中楼阁，而是可以在真实临床场景中落地、复制、推广的系统性解决方案。

未来已来

智慧病理的“下一站”

谈及未来，王哲主任描绘了一幅清晰的路线图。

首先是深度融合——具身智能、病理大模型、AI智能体将不再各自为战，而是实现病理全流程的智能化协同。其次是多模态打通，病理、影像、基因、临床数据将协同分析，为患者提供更精准的整体判断。

技术短板也在加速补齐。细胞高精度分割等难题有望被攻克，开源生态逐步完善。更值得期待的是“零代码自研”——医院可利用病理大模型AI应用生产平台，零代码自主训练AI模型，解决疑难病理的长尾难题。而AI诊断的可解释性也在不断增强，让医生和患者都能理解“为什么”，从而更好适配临床医疗合规要求。

从一张薄如蝉翼的切片，到一个覆盖全流程的智能系统；从一位技师的手感，到一个可复制、可推广的“西京方案”。西京医院的探索证明，智慧病理不是遥远的概念，而是正在发生的变革。

正如王哲主任所说：“我们正在做的，是把医生从繁琐重复中解放出来，让他们回归到最有价值的工作中去——为每一个生命，做出最精准的诊断。”

记者手记

采访结束走出病理科，我忽然想到一个问题：那些被AI标注出来的异常细胞，如果单靠人眼，会不会就被漏掉了？

张微晨医生给我讲那个59岁女性的案例时，语气很平静，但我听得心惊。一个没有任何不适的人，一次常规体检，一份需要两天才能确认的报告——因为诊断及时、治疗及时，她才能得到很好的预后。如果她在基层医院，如果没有上级教授会诊，没有后来的AI验证，结果会怎样？

我无意夸大技术的万能，更不是否定医生的价值。恰恰相反，正是因为亲眼看到吴建锋医生、张微晨医生这些病理人的专业与审慎，我才更理解他们为什么需要AI——不是因为AI比人强，而是因为人太珍贵了，不应该被消耗在重复劳动里。

4000多张待完成的切片，人均每天800张的阅片量——这些数字背后，是病理医生日复一日的超负荷工作。AI不能替代他们，但可以帮助他们少一些疲惫，多一些从容。

“西京方案”的意义，也许正在于此。它不是要取代谁，而是要把病理医生和技师从疲惫和琐碎中解放出来，让他们把精力留给那些真正棘手的、关乎生死的判断。

（记者　高瑞　文/图）