浙大一院使用OmniPT辅助癌症病理：AI处理切片计数，医生作最终判断

浙江省政府网站2024年12月26日发布报道，介绍浙江大学医学院附属第一医院病理科使用AI病理助手OmniPT的情况。这家位于杭州的医院已将系统用于病理工作，重点涉及胃癌、结直肠癌、宫颈癌等高发癌种。系统结合视觉与语言模型，通过人机交互为病理医生提供支持。

从患者标本到癌症分类与分级

患者的组织或细胞标本送至实验室后，病理医生需要分析标本中的病理变化及疾病性质。报道介绍，OmniPT辅助评估切片，可加快标本分析，并帮助关注医生疲劳时可能遗漏的细节。

院方公布的实验室测试内容包括癌症分类、分级、血管和神经侵犯识别，以及提示疾病后续进展的标志物。医院称，系统在所测试癌种中的分析与预测准确率为80%—90%。这一数字来自报道中的实验室测试，并不代表每位患者的诊断准确率或治疗结果。

胶质瘤切片计数：人工30—60分钟，AI不足10秒

病理科负责人张景以胶质瘤诊断中的有丝分裂计数举例。胶质瘤可发生于脑或脊髓，切片中相关形态的计数是诊断工作的一部分。他介绍，在高倍显微镜下对一张病理切片完成计数，人工至少需要30分钟至一小时；OmniPT可在不足10秒内完成这项任务。

这里比较的是切片计数环节，并非患者从送检到取得整份病理报告的总时间。系统还会把不确定的形态交给病理医生；张景举例说，遇到10个难以确定的有丝分裂像时，会提交给他作最终判断，而不是由系统自行定论。

重复工作由助手处理，诊断仍由医生负责

报道表示，OmniPT承担超过90%的重复任务，病理医生对需要进一步评估的部分作判断。系统围绕临床人员需求开发，以加快切片评估和处理重复工作为主要作用。

张景将其定位为病理医生的助手：医生主导与AI的交互，并保留最终判断。在已使用的流程中，计算速度、疑难图像上交和医生复核共同构成工作方式，而不是把机器给出的分析直接视为患者的最终诊断。