浙大一院使用OmniPT輔助癌症病理：AI處理切片計數，醫師作最終判斷

浙江省政府網站2024年12月26日報導，浙江大學醫學院附屬第一醫院病理科已使用AI病理助手OmniPT。這家杭州醫院的應用重點涉及胃癌、結直腸癌、子宮頸癌等高發癌種。系統結合視覺與語言模型，透過人機互動支援病理醫師。

從患者檢體到癌症分類與分級

組織或細胞檢體送到實驗室後，病理醫師分析其中的病理變化與疾病性質。報導介紹OmniPT輔助評估切片、加快檢體分析，並協助關注醫師疲勞時可能遺漏的細節。

院方公布的實驗室測試包括癌症分類、分級、血管與神經侵犯識別，以及提示疾病後續進展的標誌物。醫院稱，受測癌種的分析及預測準確率為80%—90%。這是報導中的實驗室測試資料，不代表每位患者的診斷準確率或治療結果。

膠質瘤切片計數：人工30—60分鐘，AI不足10秒

病理科負責人張景以膠質瘤診斷的有絲分裂計數舉例。膠質瘤可發生於腦或脊髓，相關形態計數是診斷的一環。他表示，高倍顯微鏡下人工完成一張切片的計數至少需30分鐘至一小時，OmniPT則可在不足10秒完成。

這是切片計數環節的比較，並非送檢至整份病理報告完成的時間。系統會把不確定的形態交醫師處理；張景舉例，遇到10個難以確定的有絲分裂像時，會交給他作最終判斷，不由系統自行定論。

助手處理重複工作，醫師負責診斷

報導稱OmniPT承擔超過90%的重複工作，病理醫師評估其餘需要進一步判斷的部分。系統圍繞臨床需求開發，主要作用是加快切片評估及處理重複任務。

張景將它定位為助手：醫師主導與AI的互動並保留最終判斷。已使用的流程結合計算、疑難影像上交及醫師複核，不把機器分析直接視為患者最終診斷。