病理医生稀缺现状
病理科医生在医疗领域被视为宝贵且数量有限的职业。通常，一名优秀的病理科医生需经过超过十年的专业培养。以深圳市人民医院为例，这家市级三级甲等医院病理科每日需处理超过2000例病理切片，然而，现有的病理医生数量不足以满足这一需求，导致他们承受着巨大的工作压力。这一状况显著影响了医疗诊断的效率和精确度。
旧有设备的局限
以往，引入的病理扫描设备在诊断环节产生了诸多困扰。深圳市人民医院病理科的李晓梅主任指出，这类设备价格昂贵，且完成一张病理切片扫描需时超过十分钟。这一状况减缓了病理切片的处理效率，显著限制了其在临床上的应用，进一步加剧了病理诊断工作的繁重程度。
病理切片数字化
2022年，深圳市人民医院病理科实现了重要突破。该科室对病理切片进行了全方位扫描并实现了数字化存储，确保了病理资料的全面数字化。此举为人工智能技术的应用奠定了坚实基础，推动了病理诊断智能化进程。此外，该举措还为切片管理和诊断工作带来了新的发展路径。
AI助力病理诊断
在全面数字化的发展趋势下，人工智能在病理诊断领域展现出显著优势。该技术可模拟病理医生的诊断流程，完成病理智能诊断分析。以往，人工分析图像需耗时十多分钟，而现在系统可即时反馈，迅速向医生提示关键信息和病灶所在。临床医生可随时利用工作站查阅病理切片，进行对比分析，显著提升了诊断速度。
AI辅助诊断成效
深圳市人民医院病理科经过两年持续奋斗，在AI辅助阴性病例诊断方面实现了显著进展。该技术的诊断精确度已逼近满分，阴性病例排除率亦达到近八成。这一创新性成就彰显了AI在识别阴性病例方面的卓越性能，为病理专家节省了大量时间，使其能更专注于阳性病例和疑似阳性病例的诊断工作。该技术显著降低了医生的工作量，并提升了他们处理复杂、难以区分病例的效率。病理医生在审视阴性病例时，借助人工智能，大幅减少了审查所需的时间。即便面对阴性病例，AI的辅助也使得复核流程变得更加高效，从而大幅缩短了医生的工作时间。
病理诊断大模型研究
病理诊断所采用的大型模型与语言模型有所差异，它们与传统的预训练模型更为相似，且正朝着更高级的技术层面演进。深圳市人民医院病理科与清华大学深圳国际研究生院合作，共同成立了一个研究团队，该团队专注于“人工智能技术在病理质量控制与诊断领域的应用”这一课题的研究。该研究项目致力于对肺癌和乳腺癌进行深入研究。在肺癌AI辅助病理诊断领域，项目实现了重要突破，准确区分了肺低分化腺癌和鳞癌。这一成果显著缩短了患者的治疗周期，并减轻了他们的经济压力。
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