一、概述在创建训练数据集时，可批量导入切片标注文件。标注文件用于标记每张切片的下游任务诊断结论（如有无肿瘤、组织学类型等），批量导入后可直接用于模型训练，提升标注效率。  二、标注文件规范2.1 文件命名标注文件必须与对应切片同名，并添加固定后缀，命名格式：切片名称_import.label.json示例：若切片文件名为 slide1.svs，则标注文件命名为：slide1_import.label.json注意：文件名中的切片名称必须与切片文件完全一致（含大小写），否则无法匹配。2.2 文件格式标注文件为 JSON 格式，内容为键值对结构：• 键：下游任务名称（如"有无肿瘤"、"组织学类型"）• 值：对应的标签值，支持字符串或字符串数组格式模板：{"下游任务1": "标签值", "下游任务2": "标签值", ...}完整示例（slide1_import.label.json）：{  "有无肿瘤": "+",  "组织学类型": ["腺癌", "黏液腺癌"],  "组织学分级": "低分化",  "神经侵犯": "+",  "脉管侵犯": "+"}2.3 标签值填写规则任务类型值格式说明示例单标签任务字符串填写一个标签值"有无肿瘤": "+"多标签任务字符串数组多个标签值用数组表示"组织学类型": ["腺癌", "黏液腺癌"]三、导入操作在创建数据集选择切片后，可通过以下两种方式导入标注文件：3.1 自动扫描若标注文件与切片文件存放在同一目录下，可使用自动扫描一键导入。操作步骤：1. 在数据集创建页面，选择切片所在目录2. 点击【自动扫描】按钮（若所选切片目录下无对应文件，则按钮置灰不可点击，可按标注文件规范上传对应标注后重试）3. 系统自动识别目录中符合命名规范的 _import.label.json 文件4. 匹配成功后标注内容自动关联到对应切片3.2 选择指定目录若标注文件存储在不同于切片的其他目录下，可手动指定标注文件所在目录。操作步骤：1. 在数据集创建页面，点击【选择指定目录】2. 浏览并选中标注文件所在的文件夹3. 系统扫描该目录下的 _import.label.json 文件，按文件名与已选切片进行匹配4. 匹配成功后标注内容自动关联到对应切片四、注意事项• 标注文件必须为 UTF-8 编码的 JSON 格式，否则无法解析• 文件名中切片名称部分必须与切片文件名完全一致，否则匹配失败• 若标注文件中某任务值填写不规范（如类型错误），该任务的标注将被忽略，不影响其他任务• 建议在导入前使用 JSON 校验工具检查文件格式是否正确五、常见问题Q1：导入后部分切片没有标注？请检查：① 标注文件命名是否正确（切片名称_import.label.json）；② 切片名称大小写是否一致；③ JSON 格式是否合法。Q2：组织学类型有多个值怎么填？使用字符串数组格式，如：["腺癌", "黏液腺癌"]，不要用逗号拼接的字符串。

版本速递 | 华为云医疗AI使能平台（智慧病理） 新增特性介绍（2026年7月发布）

2026年4月24日至26日，中华医学会病理学分会第三十一次学术会议暨第十五届病理年会在西安召开。作为本届大会唯一参展的云厂商，华为云携手上海交通大学医学院附属瑞金医院、邯郸市中心医院及生态伙伴，集中展示了从算力、平台、模型到场景应用的全面智慧病理能力，系统呈现了其在智慧病理领域的全栈技术实力与规模化落地成果。  与此同时，国家医保局于2025年12月印发《病理类医疗服务价格项目立项指南（试行）》，对现有病理类价格项目进行系统性重塑，明确将“人工智能辅助诊断”列为病理诊断扩展项并纳入价格构成，为AI病理技术的商业化应用打开了政策空间，也为华为云推动智慧病理从标杆复制走向普惠落地提供了关键的政策驱动力。从单点突破走向全国复制：两市实践跑通智慧病理落地路径这不是实验室里的理论推演，而是华为云智慧病理方案在国内多座医院持续发生的真实图景。在浙江瑞安，瑞安市人民医院通过华为云智慧病理端云协同方案，采用“以租代建、开箱即用”模式，首年投入相比传统自建方案下降90%，五年总成本降幅超40%。院内无需升级网络带宽，仅凭普通消费级PC即可承载AI推理；PIS系统集成周期仅约一周，实现了“开箱即用”。该院构建了“夜间AI初筛+日间医师复核”的全新工作流，AI自动生成病灶热力图和初步诊断建议，彻底颠覆了传统显微镜人工阅片模式，医师重复性阅片减少80%，机械录入时间减少70%。在河北邯郸，邯郸市中心医院依托华为云方案构建成了区域数智病理医联体，服务能力辐射至多家县域机构。基层医院仅需完成数字切片扫描与端云协同，即可即时调用中心医院的区域病理模型与AI辅助诊断能力。病理医生每日完成常规扫描后，AI辅助诊断结果次日即可自动呈现在报告系统中。邯郸市中心医院也成为国内首家落地RuiPath病理大模型的医疗机构，RuiPath覆盖肺癌、结直肠癌等19个常见癌种，识别范围覆盖我国每年全癌种发病人数的90%。在本次病理年会上，瑞金医院的10位病理医生现场展示了RuiPath病理大模型的真实日常工作场景，成为本届大会最受关注的环节之一。AI可提前定位疑似癌区，完成异常区域提示、下游诊断及病理报告辅助生成，医生仅需最终确认，将“AI助手”从概念推向了日常生产力工具。“行业AI梦工厂”智慧医疗专区：让规模化复制跑得更快上述多地实践的迅速落地并非孤例。支撑这一“多地开花”态势的，正是华为云于2026年2月推出的“行业AI梦工厂”智慧医疗专区。作为华为云“行业AI梦工厂”首个落地的垂直行业专区，智慧医疗专区深度融合顶级医疗机构的临床实践经验，以及华为在ICT、云、AI领域的核心技术积淀，面向基层医院、医生、产业伙伴及开发者等多类群体，构建起“场景-模型-平台-社区”端到端医疗AI支撑体系。专区以云为载体，将头部医院的前沿能力转化为基层医院“用得上、用得起”的普惠工具。专区上线后，目前已新增病理图像管理、专属病理模型训练、病理图像端云协同推理等能力，也对病理模型推理能力进行了优化。在本次病理年会上，华为云进一步展示了包括瑞安、邯郸在内的多个落地实践。其智慧病理端云协同方案已从单一标杆走向系统化推广，在全国范围内形成可复制的落地路径。平台化生态：让“每一家医院都拥有自己的专属病理模型”病理大模型只有真正应用于临床才能产生价值。华为云正在将这一理念变为现实——让已有头部三甲标杆案例的智慧病理能力，通过智慧医疗专区的平台化能力，被更多基层医院“复制粘贴”。这一轮规模化复制的核心，不是简单地将一个模型推出去，而是构建起一套让广大基层医疗机构、产业伙伴和医疗AI开发者都能低成本接入、按需调用、持续迭代的智慧病理生态体系。从瑞安市人民医院到邯郸市中心医院，华为云的智慧病理路径已经形成了覆盖三甲医院、地市级中心医院到县域基层的完整图谱。让每一位病理医生拥有会进化的数字分身，让每一家医院拥有自己的专属病理模型，正从愿景加速走向现实。

病理诊断被誉为疾病诊断的“金标准”。但我国病理医疗资源长期面临严峻的结构性短缺。据行业统计，全国3.8万家医院中，仅约5000家设有病理科；注册病理医生不足2万人，缺口超过14万人。这近2万名病理医生中，约80%集中在一线城市三甲医院。这种“跨区域求病理”的困境，不仅增加了患者的经济负担和奔波之苦，更可能延误最佳治疗时机。如何将稀缺的病理诊断能力下沉到基层，成为破解看病难的关键命题。  从三甲“临床标杆”到基层“普惠覆盖”：智慧病理开启规模化落地  依托AI大模型技术的智慧病理方案为困境带来转机。2025年2月，华为与瑞金医院联合发布进入医院生产流程的临床级病理大模型——RuiPath。该模型覆盖90%常见癌种，可辅助病理医生完成日常90%的诊断工作，单切片诊断时间从传统显微镜下的数分钟压缩至秒级。瑞金医院病理科主任王朝夫指出，瑞金将百年病理经验注入模型，使AI目前达到“高年资病理医生”水平。  技术突破之后，关键在于如何让顶尖医院的AI能力真正走进基层。2026年2月，华为云推出“行业AI梦工厂”智慧医疗专区，推出“端云协同智慧病理解决方案”。该方案的核心突破在于：基层医院无需斥巨资购买本地存储和算力设备，可利用现有消费级电脑，仅需一台数字扫描仪，即可通过云端调用瑞金医院病理大模型能力。据方案介绍，网络带宽需求可降低85%，首年投入成本仅为传统一次性购置模式的10%。传统自建数智化病理系统动辄数百万元、建设周期超过半年；而云端订阅模式下，五年整体拥有成本下降40%。  这一“降门槛”的做法，让县级医院真正具备了“建得起、用得上”的条件。  2026年6月5日至6日，在上海举行的华为云INSPIRE创想者大会上，包括上海瑞金医院、邯郸市中心医院、长沙市第四医院、普洱市人民医院、瑞安市人民医院等在内的首批20家医院正式入驻智慧医疗专区。其中既有顶级三甲，也有多家地市级、县级医院。这标志着智慧病理从个别试点走向了规模化、多级化落地。      邯郸样本：“区域数智病理医联体”提升基层诊断能力  在河北邯郸，一个“中心医院+县域基层”的数智病理协同模式正在切实改变区域诊疗格局。  邯郸市中心医院病理科年切片量约15万张，单日切片量达600至700张，医生工作负荷沉重。同时，下辖的武安市、涉县、大名县等县域医院病理能力薄弱，基层初诊符合率较低。  引入华为云智慧病理方案后，邯郸市中心医院建立起区域数智病理医联体：县域医院完成数字切片扫描，数据加密上传云端，自动调用病理大模型进行AI初筛；中心医院病理医生次日复核AI标记的可疑区域。单张切片诊断时间从数分钟降至秒级，模型训练所需数据量减少到10%以下。通过“数据飞轮”机制——医生对AI结果的每一次修正都会回传云端驱动模型迭代——邯郸地区建立了符合本地疾病谱的专属病理模型，有无肿瘤的判断准确率从最初的95%提升到接近100%，组织学类型诊断准确率也跃升至90%以上。  邯郸市中心医院人工智能实验室主任李星表示，AI不是替代医生的工具，而是赋能医疗的“超级助手”。病理科主任田云宵指出，依托瑞金RuiPath病理大模型，用本地病理数据微调增训，打造符合邯郸区域疾病特色的专属病理模型，解决了本地数据差异化问题，再通过中心医院向县域医院持续数智赋能。  瑞安实践：县级医院五天上线，成本大幅降低  在浙江瑞安市人民医院，智慧病理的落地速度同样具有代表性。作为一家县级医院，该院过去同样面临病理医生人手紧张、阅片效率低的问题。  通过华为云智慧医疗专区，该院仅用5天完成了从数字切片扫描、云端AI推理到病理医生工作站的端到端对接，集成周期缩短超80%。应用RuiPath后，医师单例阅片时长由传统20分钟/片优化为AI初筛加秒级复核，重复性阅片减少80%，机械录入时间减少70%。传统自建方案需投入数百万元，而云端订阅模式首年仅需数十万元，且无需承担硬件折旧、机房运维等费用。  瑞安市人民医院病理科孙利敏表示，华为云智慧医疗专区的AI模型能自动识别癌区并生成报告，将阅片时间从20分钟缩短到秒级，让病理医生从重复劳动中解放出来，有更多时间学习。  普惠医疗的路径：让优质病理诊断不再遥不可及  从邯郸到瑞安，从涉县到普洱，华为云智慧病理方案正在将三甲医院的前沿能力，转化为基层医生“用得上、用得起”的普惠工具。截至2026年6月，首批20家医院已正式入驻，覆盖从省会三甲到县域基层的多级医疗机构。  这一模式的核心价值在于：它不再依赖稀缺的病理医生物理性下沉，而是通过“云端复制”优质诊断能力，实现优质医疗资源的高效配置。对于广大县域患者而言，这意味着过去需要奔赴省城才能获得的精准病理诊断，如今在本地医院就能完成——不仅节省了跨区域就医的交通住宿费用，更赢得了宝贵的治疗时间。  正如华为公司董事、华为云CEO周跃峰所言，AI的广泛应用将有望带来传统医疗服务模式的根本变革，让稀缺的优质医疗资源得到更高效的使用。从顶级三甲医院的临床标杆到县域基层的普惠覆盖，智慧病理正在让优质诊断能力走出少数中心医院，真正惠及广大基层患者。破解看病难、看病贵，这条技术路径正变得日益清晰、可行。

写在前面：作为一名后端架构师，我对医疗 AI 的关注点不在"炫酷"，而在"能不能真正跑通临床流程"。本文记录我使用华为云医疗AI使能平台，从零开始训练一个结直肠癌专属病理模型、完成推理诊断、生成诊断报告的全过程。重点不是操作步骤的复述（官方指引已经写得很清楚），而是我在每个环节的技术观察、踩坑记录和对端云协同架构的深度分析。一、为什么选择结直肠癌结直肠癌是中国发病率第二的恶性肿瘤，每年新发病例约 55 万。病理诊断是结直肠癌分型和治疗方案选择的"金标准"——是腺癌还是黏液腺癌？分化程度如何？有没有脉管侵犯？这些判断直接影响手术范围和化疗方案。选择结直肠癌做模型训练，有三个现实考量：临床需求强：基层医院病理科对结直肠癌的亚型判读能力参差不齐，尤其是黏液腺癌和印戒细胞癌的鉴别数据可获取：公开的结直肠癌病理数据集（如 PAIP、CRC-TP）相对丰富，便于准备训练数据模型增训价值大：不同医院的制片和染色差异对结直肠癌模型影响显著，这正是华为云"模型增训"能力的用武之地二、平台登录与数据准备2.1 环境准备按照官方操作指引完成以下步骤：注册华为云账号，开通医疗AI使能平台（Region 选择西南-贵阳一）下载端云协同客户端，使用 Access Key 登录配置本地病理图像存放路径（仅支持 .svs 格式）技术观察：端云协同客户端的安装过程比预期顺利。客户端启动后会开启一个本地状态窗口（不可关闭）和浏览器登录页面。这个设计说明推理任务是在本地 GPU 上执行的，云端负责模型管理和调度——这是端云协同的核心架构。2.2 数据集准备与上传为什么需要这段操作：病理模型训练的数据质量直接决定模型效果。数据集的构建是整个流程中最耗时的环节。数据来源：我使用了 PAIP 2024 结直肠癌挑战赛的公开数据集，共 100 张 WSIs（全切片数字图像），其中：类别数量说明腺癌（中分化）40 张最常见的亚型腺癌（低分化）25 张恶性程度较高黏液腺癌20 张需要与普通腺癌鉴别印戒细胞癌10 张罕见但恶性程度极高正常组织5 张作为阴性对照数据上传流程：在云端平台创建数据集使用 OBS 批量上传工具将 .svs 文件上传至云端在客户端关联本地路径后，平台自动识别已上传的数据踩坑记录：坑 1：.svs 文件命名规范。平台对文件名中的特殊字符（中文、空格、括号）支持不好，建议统一用英文+数字命名，如 CRC_001_adenocarcinoma.svs坑 2：单张 WSI 文件大小。结直肠癌的 WSI 通常在 500MB-3GB 之间，上传耗时较长。建议在网络稳定的环境下批量上传，避免中断后重新上传三、模型训练：从标注到训练完成3.1 创建训练任务在云端平台操作：数据集管理 -> 创建训练任务 -> 选择结直肠癌病理类型 -> 配置诊断任务我配置的诊断任务（下游任务）：任务编号任务名称标注类别Task-1肿瘤区域检测肿瘤 / 非肿瘤Task-2组织学分级高分化 / 中分化 / 低分化Task-3亚型分类腺癌 / 黏液腺癌 / 印戒细胞癌技术观察：平台支持自定义诊断任务，这意味着你可以根据本院的实际需求定义分类体系。比如，如果你们医院特别关注脉管侵犯，可以增加一个"脉管侵犯检测"任务。这种灵活性是传统"黑箱"AI 产品做不到的。3.2 切片标注这是整个流程中最关键的环节。标注质量直接决定模型效果。标注操作：在训练任务界面点击"标注"按钮进入标注界面，对每张切片进行区域标注用矩形框或多边形工具标记肿瘤区域为每个区域分配类别标签我的标注策略：每张 WSI 标注 3-5 个代表性区域（不追求全片标注，重点标注典型区域）优先标注诊断关键区域（浸润最深区域、分化最差区域）对边界模糊的区域，宁可标注小一点也不要把正常组织标进去标注耗时统计：切片类型单张标注时间100 张总耗时腺癌（典型）8-12 分钟约 10 小时黏液腺癌15-20 分钟约 3 小时印戒细胞癌20-30 分钟约 3 小时合计-约 16 小时关键发现：华为云宣称"用不到传统训练 10% 的数据量即可微调专属模型"。我的实际体验是：100 张 WSI 的标注量确实远小于传统深度学习需要的数千张。但 16 小时的标注工作仍然不小，建议团队协作完成。3.3 模型训练标注完成后，点击"训练"按钮，平台自动开始训练。训练过程观察：训练在云端 GPU 集群上执行，本地客户端显示训练进度100 张 WSI、3 个下游任务的训练耗时约 2.5 小时训练过程中可以实时查看 loss 曲线和指标变化技术观察：训练过程对用户完全透明——不需要配置学习率、batch size、epoch 等超参数。平台自动根据数据集规模和任务类型选择最优配置。这对没有深度学习背景的病理医生来说非常友好，但对需要精细调优的研究者来说可能不够灵活。四、模型部署与推理4.1 端云协同部署模型训练完成后，需要部署到本地客户端才能进行推理。部署流程分两步：云端部署：在云端平台的"病理模型管理"中，点击训练好的模型的"部署"按钮本地同步：在客户端的"病理模型管理"中，找到同步的模型，再次点击"部署"技术观察：这个两步部署的设计体现了端云协同的架构理念——模型在云端训练，推理在本地执行。这样做的好处是：数据不出域：患者的病理切片不需要上传到云端，推理在本地完成推理速度快：本地推理延迟约 8-15 秒/张，远快于纯云端方案带宽需求低：只需要传输模型参数（约几百 MB），不需要传输 WSI 文件（几 GB）4.2 创建推理任务在客户端操作：病理模型推理 -> 创建推理任务 -> 填写病理号 -> 选择模型 -> 选择切片 -> 立即创建推理过程：选择已部署的结直肠癌模型选择待诊断的 WSI 切片（最多 20 张）确认切片部位信息点击"立即创建"，等待推理完成推理耗时：切片大小推理时间说明500 MB8 秒小切片，快速完成1.5 GB12 秒中等切片3 GB18 秒大切片，仍然很快关键发现：推理速度确实达到了"秒级"。对比传统的人工阅片（5-15 分钟/张），这个速度提升是数量级的。但需要注意，AI 推理只是"初筛"，医生仍然需要复核 AI 的结果。4.3 查看诊断报告推理完成后，点击"查看报告"可以查看：诊断结果：肿瘤/非肿瘤、组织学分级、亚型分类注意力热图：高亮显示模型认为最可疑的区域置信度分数：每个分类的置信度注意力热图的价值：这是我在体验中最惊喜的功能。热图不是简单的"红框标注"，而是像素级的注意力分布——模型认为哪些区域最可能是肿瘤、哪些区域分化最差。这对医生来说有两个价值：快速定位：医生不需要在几亿像素的 WSI 中大海捞针，直接看热图高亮区域可解释性：热图展示了模型的"思考过程"，帮助医生判断 AI 的结论是否可信五、端云协同架构深度分析5.1 架构全景5.2 端云协同的三个关键设计设计一：推理在本地，训练在云端这是端云协同的核心。传统方案要么全在云端（延迟高、带宽大、数据安全风险），要么全在本地（算力不足、模型无法更新）。端云协同把推理和训练分开：推理在本地：延迟低、数据不出域、不依赖网络训练在云端：算力充足、多医院数据可聚合、模型持续迭代设计二：模型增训（数据飞轮）这是华为云最独特的能力。传统 AI 模型部署后就固定了，但病理模型需要持续适应本院的数据特征（染色差异、制片流程差异）。华为云的模型增训允许医院用少量新数据微调模型，让模型"越用越准"。设计三：带宽优化WSI 文件通常在 1-3 GB，如果每次推理都上传到云端，带宽压力巨大。端云协同方案只在训练时上传脱敏数据，推理时只传输模型参数（几百 MB），带宽需求降低约 85%。5.3 与传统方案的对比维度传统院内自建纯云端方案华为云端云协同首年投入200-500 万10-20 万20-50 万部署周期3-6 个月1-2 周1-2 周推理延迟5-10 秒30-60 秒8-15 秒数据安全最高依赖云厂商高（数据不出域）模型更新需重新训练云端自动更新增训微调适合医院大型三甲小型诊所各级医院六、踩坑实录与改进建议坑 1：客户端仅支持 Windows 系统现象：端云协同客户端目前只支持 Windows 系统，macOS 和 Linux 用户无法使用。影响：我们团队的病理科医生使用的是 macOS，无法直接使用客户端。只能通过云端 Web 界面操作，但 Web 界面不支持本地推理，需要上传切片到云端，速度较慢。建议：希望尽快推出 macOS 版本，或者提供 WebRTC 方案让浏览器也能调用本地 GPU。坑 2：标注界面缺少协作功能现象：标注工作只能单人操作，不支持多人同时标注同一数据集。影响：100 张 WSI 的标注耗时约 16 小时，如果支持多人协作，可以缩短到 3-4 小时。建议：增加多人协作标注功能，支持任务分配和进度追踪。坑 3：模型增训的数据量门槛不明确现象：官方宣传"用不到传统训练 10% 的数据量即可微调"，但没有给出具体的数据量下限。实际测试：训练数据量模型准确率说明100 张（完整标注）88.5%基线50 张82.3%准确率下降明显20 张71.6%不可用于临床10 张62.1%几乎不可用建议：建议官方提供不同癌种的数据量推荐值。根据我的测试，结直肠癌至少需要 50 张完整标注的 WSI 才能获得可用的模型。坑 4：诊断报告格式不支持自定义现象：生成的诊断报告格式是固定的，无法根据本院的病理报告模板进行定制。建议：支持自定义报告模板，允许医院配置报告的格式、字段和措辞。七、VOC 声音反馈：对平台的改进建议基于完整的使用体验，我对医疗AI使能平台提出以下建议：高优先级建议跨平台支持：推出 macOS 和 Linux 版本的客户端，或提供基于 WebRTC 的浏览器端推理方案多人协作标注：支持团队协作标注，提升数据准备效率数据量指引：为不同癌种提供训练数据量的推荐值和最低要求报告模板自定义：支持医院自定义诊断报告格式中优先级建议模型效果可视化：在训练过程中提供更多的可视化信息（如每个 epoch 的热图变化）模型对比功能：支持同时部署多个版本的模型，对同一张切片进行对比推理API 接口开放：提供 REST API，支持与医院 PIS/HIS 系统的自动化集成标注质量检测：自动检测标注中的常见错误（如标签不一致、区域重叠）长期建议多模态融合：支持将病理切片与临床信息（检验报告、影像）联合分析联邦学习：在保护数据隐私的前提下，支持多医院联合训练模型八、总结8.1 整体评价维度评分说明易用性4/5无需代码基础，但仅支持 Windows训练效率4/52.5 小时完成训练，数据量需求低推理速度5/58-15 秒/张，真正达到秒级诊断准确率4/5100 张数据下 88.5%，可满足初筛需求端云协同架构5/5数据不出域、带宽优化、模型增训，设计优秀可解释性4/5注意力热图有价值，但推理链条不够透明协作能力2/5缺少多人标注和 API 集成8.2 适用场景推荐使用：基层医院病理科：快速获得 AI 辅助诊断能力，降低漏诊率医联体中心医院：训练区域专属模型，辐射基层机构科研团队：快速验证病理 AI 的可行性，降低研究门槛暂不推荐：需要与 PIS/HIS 深度集成的场景（API 尚未开放）macOS/Linux 用户（客户端暂不支持）需要极高精度的诊断场景（AI 定位是辅助，不是替代）8.3 一句话总结华为云医疗AI使能平台的端云协同架构设计是真正理解了医疗场景痛点的——不是简单地把 AI 搬到云上，而是让医院在数据不出域的前提下，拥有可持续进化的专属病理模型。产品已经具备了从"能用"到"好用"的基础，期待在跨平台支持、协作能力和 API 开放度上持续迭代。病理类型：结直肠癌参考来源：医疗AI使能平台操作指引https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0212721144818329419-1-1.html华为云亮相2026病理年会 - 央广网http://tech.cnr.cn/techgd/20260429/t20260429_527605407.shtml从"千里送片"到"云端即诊" - 中国工业报http://m.toutiao.com/group/7649660788403094016/华为云如何让县域医院也用得起、用得好 - 环球网http://m.toutiao.com/group/7648259595273568818/

 医疗AI使能平台“注册体验领好礼”回帖分享使用体验领取好礼！操作指引请见【医疗AI使能平台操作指引】一、活动时间2026年7月10日——2026年8月10日 二、活动规则及奖项说明1、注册登录医疗AI使能平台在线上传本地切片完成病理模型推理，完成后在本页回帖，分享完成在线诊断的截图+华为云账号名即可获得华为云镭射包  2、下载医疗AI使能平台客户端并登录完成上传图像切片病理模型推理，体验后在本页回帖，分享完成病理诊断的截图+华为云账号名即可获得华为云定制数据收纳包、镭射包、防晒服、胶囊伞、保温杯（五选一）       3、VOC声音反馈有礼：体验医疗AI使能平台功能后，在本帖下分享反馈您对平台功能的建议或者意见评选10名优质建议，可获得华为mini超级快充充电器(Max 25W)、柔绒保暖披肩围巾、防晒服（三选一）  4、优秀案例分享有礼：在智慧医疗社区发帖分享您使用医疗AI使能平台的实践任务，参考案例“基于华为云医疗AI使能平台训练专属模型...”评选10篇优秀案例分享奖可获得华为云定制三脚架自拍杆、柔绒保暖披肩围巾、防晒服（三选一）（奖品有限，先到先得） 如有疑问，请咨询医疗AI小助手联系邮箱：hcmedcommunity@huawei.com 【活动获奖结果公示】活动获奖结果如下，小助手已私信获奖用户反馈收件信息，公示5个工作日后进行奖品发放。若公示期结束后仍未反馈收件信息视为自愿放弃奖品。 活动注意事项：1、严禁使用多个账号重复盖楼；严禁恶意刷屏、发布与主题无关的内容，影响活动秩序；严禁使用 P 图、盗用等作弊手段。上述行为一经发现取消获奖资格；2、开奖公示：活动结束后，将于5个工作日（8月10日至8月17日）后在本活动贴发布获奖名单公示，公示期为5天（8月17至8月24日）；3、奖品发放：公示期结束后，工作人员将通过论坛站内信联系获奖用户核对信息、发放奖品，虚拟奖品直接发放至用户账号，实物奖品通过快递邮寄。获奖名单公示期后预计5个工作日内寄出；4、活动期间，如遇不可抗力因素（如服务器故障、网络问题等），活动主办方有权调整活动时间或内容；5、活动奖励不可兑换现金，奖品颜色、款式等以实物为准；6、活动最终解释权归论坛运营方所有。

医疗AI使能平台端侧软件升级数据迁移指导  1、 新旧版本目录变化压缩包内容的变化【旧版本压缩包】以PathologyEdgeWinPC_v1.0.4.22.5.tar.gz为例 压缩包内容如下：1、 PathologyEdgeWinPC.exe 为主程序2、 _internal                为主程序依赖的程序文件，包括动态链接库，资源文件。3、 medical_edge_models    为模型保存目录具体目录下的内容无需深究。【新版本压缩包】以PathologyEdgeWinPC_v1.0.3.20260531083013.tar.gz为例时间节点：20260530左右发布的版本： 压缩包内容如下：1、 PathologyEdgeWinPC.exe 为主程序2、 _internal                为主程序依赖的程序文件，包括动态链接库，资源文件。3、 edge_dep_data          为端侧软件配置文件保存目录，子目录中有config目录 注：新旧版本压缩包中的区别在于旧版本中预置了模型文件(已加密)，但无config.json配置文件及PIS系统配置文件，新版本无预置的模型文件，但新增包含了config.json等配置文件。另外新旧版本压缩包文件名发生了变化。如下图是新版本的edge_dep_data目录下内容： 其中：users.json与post_config.json 是用来打通pis系统的，旧版本没有这两个配置文件。但新版本新增了一个基础config.json配置文件，此配置文件会在端侧软件打开运行后内容会刷新，在登录后内容会继续更新。 【最新版本压缩包】以PathEdgeWinPC.tar.gz为例时间节点：20260630左右发布的版本： 注意：主程序名称也做了改变，但功能完全同往期新版本。VERSION.txt 保存了版本号。2、 运行后目录的变化旧版本： 目录下文件内容介绍：1、 PathologyEdgeWinPC.exe 主程序，前面已介绍。2、 medical_edge_models模型文件目录，前面已介绍。3、 _internal主程序依赖文件目录，前面已介绍。4、 config.json 端侧应用配置文件，前面已介绍。5、 ask.txt 登录时若记住密码，会生成此文件6、 log 端侧应用运行日志目录7、 data 端侧应用运行数据保存目录8、 ori_data 端侧应用推理时临时切片文件保存路径9、 edge_models_status.json 端侧应用模型服务状态记录配置文件10、 heatmap_rec_dict.json 端侧应用生成热力图记录文件可以看出，旧版本在端侧软件运行后在主程序同级目录下增加了一些配置文件，日志，数据等目录。 新版本（20260530时间节点）： 新版本的变化：同新版压缩包相比，在主程序目录下仅新增了log日志目录和medical_edge_models模型文件存储目录，其他文件统一放在edge_dep_data目录下，主要是为了使升级端侧软件后数据迁移方便。未将log放在目录下的原因是为了查看日志方便及容易寻找，模型文件放在顶层路径是为了方便模型优化后推动主动下载新模型。最新版本：大体同往期新版本。主要变化如下：主程序由变化为。同时新增了VERSION.txt文件。新旧版本模型目录数据变化情况：旧版本：  新版本：  edge_dep_data目录内文件功能描述├─config   1. 配置文件目录├─data     2. 运行数据目录│  ├─heatmap  2.1 热力图存储路径----- 往期新版本 20260530时间节点│  │  └─312d6132-c779-4822-80b6-6b26872797ee 推理任务id(多切片任务)│  │      ├─55c063bc-01a4-46ec-8eb2-288015438e76 推理任务slide_id1│  │      └─f52a7fe7-cc69-44e9-867b-d12b18cb6e3d  推理任务slide_id2│  ├─heatmap  2.1 热力图存储路径----- 最新版本 20260630时间节点│  │  └─20260624 目录按时间划分(年月日)│  │      └─101042431 时分秒毫秒│  │             ├─tumor.svs  推理任务热力图svs文件│  │             └─tumor.png 推理任务热力图原图png文件│  ├─local_patch_images       推理过程中临时切片图像存储路径│  ├─RESULTS_DIRECTORY  推理过程中端侧推理结果临时存储路径│  │  ├─masks│  │  ├─patches│  │  └─stitches│  ├─save_embeddings_pub    推理过程中端侧推理结果临时存储路径│  │  ├─h5_files│  │  └─pt_files│  └─tasks             推理过程中端侧推理过程永久存储路径，用于后续查看推理过程├─local_store_bingli     推理过程中端侧推理结果临时存储路径├─log                 端侧推理过程中与访问云端api接口日志记录└─ori_data             推理前临时存放本地切片文件 其中最重要的是config目录：新版本config路径下文件介绍:1、 ask.txt      登录时记住密码会生成此文件2、 config.json  端侧config配置文件3、 config_readme.md  config的介绍文档，想更详细了解config.json中的配置项可以查看此文档，用markdown软件打开即可。4、 edge_models_status.json   端侧模型服务部署记录文件5、 heatmap_rec_dict.json     本地热力图生成记录文件6、 post_config.json         # PIS系统配置文件7、 users.json              # PIS系统配置文件 3、【重点】旧版本到新版本的配置及数据迁移1. 若是旧版本软件，无软件版本检测功能的端侧软件，软件目录是如下结构的，如下图，则应登录华为云网站查看新版本软件更新日志去下载最新软件版本。 2. 下载好新版本的端侧软件压缩包后，正常解压，待旧版本软件上的推理服务运行完毕后，停止旧版本端侧软件。如下图：3. 使用解压后的新版本端侧软件，双击PathologyEdgeWinPC.exe主程序，等待一会儿，直至浏览器页面打开。注意：新版本第一次初始化时会相对较慢。如下图： 4. 使用AK和SK登录软件，建议记住登录密钥，登录完成后可以在各个页面进入查看，总共持续10-20秒后，关闭端侧软件，这一步主要是为了生成更详尽的配置文件及其他过程目录，方便后期更新。5. 将旧版本中的data目录整体拷贝到新版本软件目录下的edge_dep_data路径下，新版本路径下此时已有data目录，点击替换即可。6. 将旧版本local_store_bingli目录拷贝到新版本的edge_dep_data目录下。7. 将旧版本主程序路径下的heatmap_rec_dict.json文件拷贝到新版本路径下edge_dep_data/config路径下，使用文本编辑软件，替换全部 data/heatmap/ 为 edge_dep_data/data/heatmap/，这样就完成了热力图元数据的迁移。旧版本： 新版本： 8. 最后检查旧版本和新版本的config.json配置文件内容，同时打开旧版本和新版本的配置文件，以新版本为准（因为新版本可能会新增一些配置，因此要以新版本为准），将旧版本中与新版本不同的配置项逐个复制到新版本中。9. 最后打开新版本端侧软件，前期建议记住访问密钥，此时系统会直接跳转到软件界面上，可在新版本中查看旧版本端侧软件上的数据。 二、若旧软件版本上存在软件版本检测功能，基本上可认定为新版本的软件，可直接将旧版本的medical_edge_models和edge_dep_data目录拷贝到新版本相同位置，然后打开端侧软件即可正常访问。 注：有软件更新提醒之类的软件版本较新，可按步骤“二“直接操作即可。   

作为在病理诊断领域深耕多年的医生，每天在病理科实验室忙碌，工作既繁重又复杂。在与瑞金医联体的合作中，我们开始接触华为云智慧医疗产品团队，并体验了华为云医疗AI使能平台产品。通过深入合作和产品试用，我们启动了针对乳腺癌的专属模型增训计划。以下是我作为一名一线病理医生，亲身参与这次增训计划的核心过程和亲身体会。1、前期准备：让数据“会说话”本次模型训练中，我们精心整理了300余张具有代表性的数字病理切片（WSI），并上传到医疗AI使能平台。在创建乳腺癌训练数据集过程中，我们运用了平台预置的乳腺癌模型病理推理任务模板，包含六个诊断任务：有无肿瘤、组织学类型、脉管侵犯等。   接下来运用医疗AI使能平台标注工具对切片数据进行了逐一标注，对每张病理切片的有无肿瘤、组织学类型与分级等诊断任务信息进行标注确认，确保从源头把控数据质量。   标注完成后，我们在确认数据集时，关注各个组织学类型的数据量以及分布，通常每个类型建议采用64张训练。在第一轮训练中，由于准备的一些类型数据量不够，对这类数据少的类型做了合并，归为其他类别，计划在后续训练中再逐步补充数据，并持续监控验证集的准确率。   2、训练过程：省心省力坦白说，在合作初期，我对“AI训练”是有顾虑的——担心操作复杂、需要专业IT人员配合。但实际体验下来，这套平台的易用性超出了我的预期。 几点直观感受： - “傻瓜式”操作：标注完成后，只需点击“启动训练”，系统自动完成后续流程，无需人工干预。- 训练时长可接受：300多张切片的首轮训练大约耗时3小时，耗时与切片数量和图像分辨率相关。对于需要反复迭代优化的模型来说，这个等待时间是值得的。- 不需要写代码：对于像我这样没有编程背景的临床医生，这一点非常友好。    3、验证效果：让AI的“思考过程”透明化训练完成后，我最关心的是：模型到底准不准？平台提供了详细的验证集推理结果，每个子任务的准确率一目了然。我会特别关注两类情况：- 准确率偏低的类型任务- 训练样本不足60张的类别这些“短板”往往是模型最容易出错的地方，需要后续重点补充数据。我们的验证方法：除了系统自动划分的验证集，我们还额外准备了独立的测试集进行“盲测”。推理完成后，热力图功能可以直观显示癌变区域的范围和严重程度——这对于教学和质控也非常有价值。   4、预览及报告下载当前推理任务列表总数限定在20个以内，我们可以方便地下载详细的推理报告到本地进行保存和归档，便于后续分析和病例追踪。   5、模型持续迭代：从“能用”到“好用”AI模型的优化不是一蹴而就的，而是需要多轮“数据-训练-验证-反馈”的迭代过程。我们的迭代策略：步骤内容样本审视检查标注质量，识别可能的噪声或逻辑漏洞指标评估关注验证集和测试集的准确率变化数据补强针对数据量少的类型补充高质量样本持续训练重复上述流程，逐步提升模型性能经过4轮迭代，原本准确率仅50%左右的诊断任务，已稳定提升至90%以上。这种“从及格到优秀”的进步，让我们对AI辅助诊断的信心越来越足。   6、系统对接：AI融入工作流   同时，这套AI系统能够与我们现有的PIS（病理信息系统）实现无缝对接，实际场景是这样的：1) 切片扫描仪完成扫描2) 系统自动识别乳腺癌相关切片3) AI推理任务自动触发4) 病理医生在PIS系统中直接查看推理结果5) 一键同步至诊断报告   7、拓展应用：从单一病种到多癌种覆盖 在乳腺癌模型的成功基础上，我们已经将AI辅助诊断拓展至结直肠癌、胃肠道小标本等更多癌种。随着样本量的积累和模型性能的持续优化，AI正在成为病理科医生高效工作的得力助手。 作为一名临床医生，我深刻体会到：AI不是要取代病理医生，而是帮助我们从繁琐的重复性工作中解放出来，把更多精力放在疑难病例的会诊和临床沟通上。

“AI提前找到疑似癌区，医生只需最终确认。”在2026年病理年会上，上海交通大学医学院附属瑞金医院的10位病理医生现场展示了RuiPath病理大模型的真实日常工作场景，成为本届大会最受关注的环节之一。这意味着病理医生长期面临的阅片负荷重、疑难病例确诊周期长等痛点，正通过AI技术迎来实质性改变。然而，智慧病理的价值不仅限于顶尖三甲医院。本次会上，华为云展示的多个智慧病理案例证明，地市级医院甚至县级医院同样能低门槛拥有“专属病理模型”。以瑞安市人民医院为例，通过华为云智慧病理“云-边-端”方案，采用“以租代建”模式，首年投入下降90%，集成周期仅一周，院内无需升级网络，普通PC即可使用AI辅助诊断。 更值得关注的是区域协同模式。邯郸市中心医院依托华为云构建区域数智病理医联体，辐射至武安市、涉县、大名县等多个县域医疗机构。基层医院只需完成数字切片扫描，中心医院调用区域病理模型与AI能力，次日即可将辅助诊断结果回传基层。这一模式让优质病理诊断能力真正“沉下去”，解决了基层病理医生匮乏、诊断水平参差不齐的顽疾。今年2月1日，华为云发布智慧病理解决方案，旨在依托病理基础大模型与云边端协同推理能力，将头部医院的前沿能力转化为基层医院、基层医生“用得上、用得起”的普惠工具——该方案仅需医院购买扫描仪，存储、算力和算法都可以基于云上构建，尤其中小医院无需新购置本地存储和算力，可利旧现有消费级PC，网络无需升级，首年投入成本仅为一次性购置存储、算力、AI算法成本的10%。与会病理专家评价称，华为云提供的不是单一技术，而是一条覆盖三甲医院、地市级中心医院到县域基层的清晰落地路径。其价值可归纳为“三服务”：服务医生——让AI成为会进化的数字分身，提升效率与准确率；服务患者——减少误诊漏诊，缩短确诊周期；服务药企——为伴随诊断与新药研发提供标准化病理数据支撑。随着方案从三甲医院到基层医院的规模落地，智慧病理的普惠时代正在加速到来。 

长期以来，我国病理诊断资源高度集中于大城市三甲医院，基层医院病理科投入大、见效慢，导致分级诊疗在病理环节“梗阻”。在4月26日于西安闭幕的中华医学会病理学分会第三十一次学术会议上，华为云展示的一系列智慧病理落地案例，为破解这一难题提供了数字化新解法。    数据显示，一家县级医院若按传统模式自建智慧病理系统，首年硬件及集成投入往往超过百万元，且后续运维压力大。华为云此次展示的智慧病理“云-边-端”解决方案，通过“以租代建、开箱即用”的模式，让瑞安市人民医院首年投入下降90%，五年总成本降低40%以上。更关键的是，医院无需升级院内网络带宽，普通消费级PC即可完成AI推理，PIS系统集成周期仅约一周。在河北邯郸，邯郸市中心医院依托华为云构建了区域数智病理医联体，辐射至武安市人民医院、涉县人民医院、大名县人民医院等县域机构。基层医院只需完成数字切片扫描与端云协同，即可调用中心医院的区域病理模型和AI辅助诊断能力。中心医院病理医生现场演示：每天例行扫描，边扫边推，次日上班时AI辅助诊断结果已自动呈现在报告系统中。这一模式不仅提升了基层诊断效率，更重要的是实现了“数据不出域”——通过端到端加密、切片脱敏、数据保险箱等能力，保障病理数据在云上专区存储、传输和使用过程中的安全合规。专家指出，该方案是目前推动病理诊断均质化、服务分级诊疗的最佳性价比路径，真正让优质医疗能力跨越地域与层级，服务每一位患者。

在近日举行的2026年病理年会上，华为云作为唯一参展的云厂商，携瑞金医院、邯郸市中心医院及多家生态伙伴集中展示了智慧病理从算力、模型到场景应用的全面能力。记者从会上获悉，这套方案已在全国多地形成规模化复制，并通过“行业AI梦工厂”智慧医疗专区向广大基层医院和开发者开放平台服务。一条“建得起、用得好、用得起”的落地路径逐渐清晰。 重构成本结构：从“建不起”到“一周上线”传统智慧病理建设长期困于一个死结：三甲医院财力充足但需求有限，县域医院需求迫切却“建不起”。一套自建方案动辄数百万，建设周期半年起步。华为云此次展示的智慧病理端云协同方案给出了一个技术解：云上安全存算，以租代建，专属模型。以瑞安市人民医院为例，医院通过华为云智慧医疗专区打通RuiPath病理智能体与院内病理工作流，本地无需升级网络带宽，消费级PC即可承载AI推理，PIS系统集成周期仅一周。对比传统模式，首年投入下降90%，五年总成本降低40%以上。对财力紧张的县域医院而言，智慧病理不再是“要不要建”的抉择，而是“何时接入”的时间早晚问题。模式创新：从单点智能到区域协同成本之外，更大的命题是如何让基层“用得好”。邯郸市中心医院的区域数智病理医联体提供了另一种思路。该院依托华为云构建区域病理模型，辐射至多个下辖县域。基层医院只需完成数字切片扫描与端云协同，次日AI辅助诊断结果即可回传至本地报告系统。这一模式的核心价值在于能力复用而非硬件堆叠。中心医院将专家经验和模型能力沉淀为区域内可共享的资产，基层以极低成本接入，避免了重复建设。华为云“行业AI梦工厂”智慧医疗专区则进一步降低了门槛，将瑞金医院临床验证的RuiPath智慧病理服务上线该专区，基层医生可直接调用、体验，这意味着在县域诊室里就能用上与顶级三甲同源的AI辅助诊断能力。技术普惠的“最小公倍数”从瑞金到邯郸，从邯郸到瑞安，华为云在三个月内跑通了顶级三甲、地市、县域三级落地。这条路径提炼出的技术范式并不复杂：用云化架构解决成本门槛，用专区平台封装头部能力，用工具链支持本地适配。当智慧病理从少数医院的奢侈品变为基层“用得起”的日用品，医疗资源不均的老问题，终于有了更务实的技术解法。

 1.1【问题现象】        当您在Windows OS电脑上下载并解压我们的病理端侧软件时，如果您选择的存放位置层级太深（例如连续点击了好几个文件夹），或者文件夹的名称特别长，就会遇到一个系统层面的限制。因为 Windows 操作系统本身对文件路径的总字符数有一个默认的上限要求。一旦您的解压路径超过了这个长度限制，软件在后续的运行过程中就无法正常读取所需的文件，从而直接导致程序报错、无法启动或运行中断。 1.2【当前已发现的问题】在近期对端侧软件的测试与使用中，我们发现了一个由 Windows 系统底层机制引发的隐藏限制。为了保障您的软件能够顺畅运行，特此向您详细说明以下三种情况：        1. 读取病理切片文件（SVS格式）失败我们的端侧软件需要依赖一个存放 SVS 格式文件的目录来作为基础工作路径。如果您选择的这个文件夹嵌套层级太深（例如连续建了很多层子文件夹），或者文件夹的名称特别长，就会超出 Windows 操作系统对文件路径长度的默认上限。一旦超限，系统在底层就无法正确识别并定位到这些文件，从而导致软件提示“找不到文件”。        2. 软件安装或写入数据失败在安装本软件时，同样需要注意存放位置。如果软件的安装路径过深或过长，当程序在后台尝试生成配置文件或保存处理结果时，就会受到操作系统的严格拦截，最终导致文件写入失败，影响软件的正常使用。        3. 模型下载或启动异常在下载和加载 AI 分析模型的过程中，如果端侧软件本身所在的目录路径过长，也会触发上述的系统限制。这种情况下往往不会出现明确的报错提示，而是表现为一些让人难以察觉的“隐性错误”，比如模型一直下载不成功，或者下载完了却无法顺利启动。1.3       最佳实践建议：为避免上述问题的发生，强烈建议您将软件安装在靠近磁盘根目录的位置（例如 D:\ 盘 或 C:\盘下），并且尽量使用简短的英文或拼音命名文件夹，避免过深的文件夹嵌套。为彻底避免上述因路径过长引发的各种隐性故障，我们强烈建议您对 Windows 操作系统进行一项简单的设置——手动开启系统的“长路径限制”。完成此设置后，软件在处理深层目录时将不再受到阻碍。        1.3.1      具体操作步骤如下（适用于所有 Windows 系统）：        第一步：打开注册表编辑器按下键盘上的 Win + R 组合键（Win键是带有Windows图标的按键），在弹出的“运行”窗口中输入 regedit，然后点击确定或按回车键。此时会打开一个名为“注册表编辑器”的窗口。        第二步：定位到指定路径在注册表编辑器窗口的顶部，您会看到一个类似网址的地址栏。请将下方这串路径完整地复制并粘贴进去，然后按回车键：HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\FileSystem        第三步：修改关键数值在左侧选中 FileSystem 文件夹后，看向右侧的列表。寻找一个名为 LongPathsEnabled 的项目。如果没有找到它：请在右侧空白处点击鼠标右键，选择“新建” -> “DWORD (32位)值”，并将其命名为 LongPathsEnabled。如果已经存在：请直接双击这个项目，在弹出的窗口中，将“数值数据”从默认的 0 修改为 1，最后点击“确定”保存即可。        温馨提示💡：修改注册表是安全的常规操作，但请您严格按照上述路径和数值进行修改，不要更改其他选项。        1.3.2      其他修改与查看方式：如果1.3.1执行了，则不用执行此次操作。        通过命令行（CMD 或 PowerShell）来配置和检查 Windows 长路径支持，不仅操作更快捷，也非常适合批量部署。以下是具体的操作方法：        一、 使用 CMD (命令提示符)         1. 开启长路径限制：           必须以管理员身份运行 cmd，输入以下命令并回车：          reg add "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\FileSystem" /v LongPathsEnabled /t REG_DWORD /d 1 /f                          (注：/d 1 表示启用，若需关闭则改为 /d 0)        2. 检查当前状态：        在 CMD 中输入以下命令：reg query "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\FileSystem" /v LongPathsEnabled        如果返回的数据为 0x1，则表示已成功启用。        二、 使用 PowerShell（推荐，语法更现代）    1.    开启长路径限制：    以管理员身份运行 powershell，执行以下命令：  Set-ItemProperty -Path "HKLM:\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\FileSystem" -Name "LongPathsEnabled" -Value 1 -Type DWord        2. 检查当前状态：      Get-ItemProperty -Path "HKLM:\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\FileSystem" -Name "LongPathsEnabled"        如果输出结果中 LongPathsEnabled 的值为 1，说明系统已正确配置。

新版客户端请前往云上【病理 AI 使能平台】下载，操作指引：1. 登录 病理AI使能平台，首页点击【下载端云协同版本】；2. 下载完成后解压文件，登录客户端即可使用最新版本。          

基于华为云医疗AI使能平台训练专属的子宫内膜癌模型，进行病理切片推理诊断，无需代码基础，只需准备好对应的病理切片即可进行模型的搭建、训练以及下游任务的预测，一键式完成操作。1、平台登录登录华为云医疗AI使能平台，选择病理训练数据集2、创建并选择数据集点击创建数据集，创建后选择已经上传完毕的本地数据 3、填写训练任务数据勾选完毕后，填写训练任务，例如乳腺癌or结直肠癌，确认病理类型后在下方病理诊断任务中进行标注信息的选择，诊断任务可根据切片类型进行自由填写4、切片标注完成上述创建模型的相关信息后，则开始对选择的切片数据集进行人工标注，等待模型导入完成后，点击该模型最右边的标注键（变成蓝色后方可点击） 点击标注后将进入标注界面，开始针对每一张切片进行关键信息提供标注完成后，点击训练，等待模型训练结束5、登录医疗AI使能平台客户端登录提前下载好的医疗AI使能平台客户端，找到华为文件中的对应应用程序，点击后出现右边小窗，选择浏览器打开，进入云端ai平台 6、部署本地病理模型模型训练结束后点击左边菜单栏，选择病理模型管理，可以查看到目前建立的本地兵力模型，点击右上方的部署按钮（变成蓝色后方可点击）上述点击部署后将会同步上传到云端平台，选择左端菜单栏病理模型管理，找到上传的模型，再次点击部署（按键为蓝色方可点击）7、创建推理任务上述操作成功后，点击左侧菜单栏选择病理模型推理后，点击右侧方创建模型的本次推理任务进入任务创建界面，填写切片号码选择本次需要用到的模型勾选本次训练所需要的切片，等待诊断完成8、查看报告推理完成后回到病理模型推理界面，刚才的诊断任务显示诊断已完成，则点击右方查看报告模型将会根据前期创建的下游任务生成对应的结果，可根据自身需要点击下载结果生成本次训练的结果文件或者点击左方病理号对应的训练标签，可进入详细界面查看本次训练切片所生成的注意力热图  上述所有过程均为一键式操作，无需代码基础，只需准备好对应的病理切片即可进行模型的搭建，训练以及下游任务的预测。

作为临床医学诊断的 “金标准”，病理诊断是精准医疗落地的核心支撑，尤其是分子病理与肿瘤高通量基因检测（NGS）技术的普及，早已打破科研边界，深度融入临床诊疗全流程。但长期以来，底层数字化标准缺失、医保计价体系滞后、医疗机构 “信息孤岛” 突出等问题，让病理检测（尤其是分子病理外送检测）陷入非标、分散的困境，严重制约行业规范化发展。2026 年 4 月 15 日，国家医保局正式发布《“医保病理云索引” 方案（征求意见稿）》与《医保病理云数据集（征求意见稿）》，向社会公开征求意见。这一举措并非简单的医疗信息化升级，而是与此前出台的《病理类医疗服务价格项目立项指南（试行）》形成闭环，以 “数据底座重构 + 价格体系重塑 + 合规穿透监管” 的政策组合拳，剑指病理数据管理痛点，一场席卷分子病理与肿瘤基因检测产业的结构性变革，已然拉开序幕。值得关注的是，华为云医疗 AI 使能平台（含 RuiPath 病理大模型）的核心布局，与本次国家医保病理云政策高度契合，成为政策落地的重要技术载体，助力政策从顶层设计走向临床实操。不同于以往单一政策的零散推进，本次医保病理云相关政策的核心的是构建 “全国统一、全程可溯、精准监管” 的病理数据体系，从顶层设计到落地细节，全方位打通行业发展堵点，其影响贯穿病理诊疗全链条、全场景，而华为云医疗 AI 使能平台的技术架构与服务能力，恰好精准匹配政策核心要求，成为衔接政策与临床落地的关键桥梁。打破信息壁垒：医保病理云索引，构建病理数据 “唯一身份标识”长期以来，国内医疗机构病理科使用的病理号、切片号多为院内系统自行生成的 “局部代码”，跨院互认困难，外送第三方检验机构（ICL）时，样本流转、数据回传更是脱离医院核心系统管控，成为监管盲区。而本次推出的医保病理云索引，正是要破解这一痛点，打造国家级病理数据标识体系。该云索引由 8 个码段构成，总长度达 78 位，从患者身份、就诊时间、医疗机构等多维度，全面锚定一次病理检查的所有关键属性，实现 “要素唯一、全程可溯”。其中，检查机构代码采用国家医保局定点医疗机构代码，直接锁定报告责任主体；病理申请类别则按规范划分为 8 大类，明确将分子病理纳入独立国家级标识，其后续数据流转、医保结算均需遵循统一标准，为医保精准审核、临床数据追踪筑牢基础。这一设计并非凭空而来，而是借鉴了 “医保影像云索引” 的成功经验 —— 截至目前，全国医保影像索引数据归集已超 1.99 亿条，有效推动了影像信息跨院共享，减少患者重复检查负担。相较于影像检查的标准化，病理检查流程更为繁杂，涵盖组织处理、制片、染色、测序等多个环节，因此病理云索引在影像云基础上实现升级，全面覆盖门诊、住院等各类病理场景，标志着医保对医疗数据的监管已深入到分子级、基因级层面。而华为云医疗 AI 使能平台早已提前布局数据标准化建设，与本次医保病理云索引的政策要求高度契合。平台采用统一数字病理格式（CSP），将繁杂的病理切片图像格式统一，解决了传统病理数据格式不统一、预处理耗时久的痛点，恰好匹配医保病理云索引 “要素唯一、标准统一” 的核心原则，能够快速对接云索引的 78 位码段标识体系，实现病理切片、诊断数据与医保索引的精准绑定，助力医疗机构快速完成数据适配，打通跨院数据共享的技术壁垒。同时，平台依托华为云强大的云端算力与存力，通过压缩技术可节省 45% 存储空间，存算协同技术缩短 30% 训练周期，能够高效承载医保病理云索引的数据归集、存储与调取需求，为政策落地提供坚实的技术支撑。穿透式监管落地：医保病理云数据集，织密全流程监管网络如果说云索引是病理数据的 “定位坐标”，那么医保病理云数据集就是填充这一坐标的 “核心内容”。该数据集通过标准化数据字典、立体化子表设计，构建起无死角的监管体系，让每一笔病理诊疗行为、每一笔医保资金流向都清晰可查。在数据标准化方面，数据集配套的字典覆盖极为全面，仅 “人员证件类型” 就包含数十种，涵盖居民身份证、港澳台居民居住证、海外高层次人才工作居住证等，“就诊类型” 也精细划分门诊、住院、门慢门特等场景，彻底解决了以往因系统不兼容、人员身份特殊导致的数据监管盲区，实现所有层级医疗机构病理数据的全口径纳入。更具突破性的是，数据集创新性设立玻片信息表、病理疾病诊断信息表、费用明细关联信息表三个核心子表，形成 “切片 — 诊断 — 费用” 的全链条追溯体系。其中，玻片信息表要求上传玻片影像访问链接，杜绝虚构检查、重复计费，为数字病理、AI 辅助诊断医保计价提供依据；病理疾病诊断信息表采用国际标准疾病代码，支撑 DRG/DIP 精准控费，防范编码套取医保资金；费用明细关联信息表则实现诊疗行为与医保资金的穿透式绑定，打破公立医院自费项目不上传的惯例。针对近年来突出的分子病理外送检测乱象，数据集通过多个敏感字段强化监管：明确区分样本来源为 “本院” 或 “外院”，外院样本需填写定点医疗机构代码；建立五级医师追踪链条，所有医师代码均对应医保医师编码。未来，若外送机构无定点资质、医师资质不符，医保系统可自动拦截结算、触发稽查，有效堵塞院外违规检测漏洞，推动基因检测回归医疗机构规范开展。华为云医疗 AI 使能平台的全流程服务的设计，完美适配医保病理云数据集的监管要求，成为政策落地的重要技术抓手。平台内置完善的数据安全与合规体系，在严格保护患者隐私、符合医疗数据安全规范的前提下，实现病理数据的安全归集与共享，精准匹配数据集 “全口径纳入、全程可溯” 的监管需求，同时可自动对接数据集的三个核心子表，实现玻片影像链接上传、疾病代码标准化录入、费用明细关联等功能，无需医疗机构额外投入技术力量进行系统改造，大幅降低政策落地门槛。此外，平台搭载的 RuiPath 病理大模型，可实现病理切片的秒级智能分析，其诊断结果可与病理疾病诊断信息表的国际标准代码精准对接，助力医疗机构规范诊断流程，防范编码套取医保资金的风险，同时为医保结算审核提供可靠的 AI 辅助依据，呼应政策 “穿透式监管” 的核心要求。医保支付与集采联动：打通精准医疗 “最后一公里”基因检测是靶向治疗、免疫治疗的前提，但高昂的检测费用（单次可达数千至上万元），导致一线城市检测率不足 50%，二三线城市低至 20%-30%，许多患者因负担不起而放弃最佳治疗方案。此次医保病理云相关政策，同步推动基因检测医保准入与集采落地，切实降低患者负担，而华为云医疗 AI 使能平台重点强化医保支付适配能力，成为衔接政策与临床落地的核心支撑。国家医保局明确表示，并未将基因检测排除在医保支付之外，目前北京、福建、吉林、山东等省市已率先将部分肿瘤组织 DNA 测序项目纳入医保乙类支付，报销比例最高达 90%，青海也在最新价格征求意见稿中纳入多项基因检测项目。医保准入的推进，将彻底打通精准医疗的 “支付堵点”，让更多患者受益。华为云医疗 AI 使能平台已提前完成与全国多省市医保系统的对接，支持医保目录编码自动匹配、费用明细一键上传，精准适配医保支付政策要求，能够快速响应各地医保报销流程，助力医疗机构高效完成医保结算，同时为患者提供便捷的医保报销指引，让医保政策红利快速落地到临床终端。与此同时，集中带量采购（VBP）的预期也逐步清晰。国家医保局正指导地方按照 “技耗分离” 原则，探索诊断试剂集采，将病理医师劳务价值与检测试剂分开计价，医保支付技术费，试剂则按耗材进行集采降价。而医保病理云数据集的建立，将精准统计各类分子试剂消耗量，为全国或省级联盟集采扫清数据障碍，推动行业价格回归合理水平。华为云医疗 AI 使能平台可实现病理检测试剂消耗的数据精准统计与分析，自动对接医保病理云数据集的费用明细关联信息表，实时同步试剂使用量、消耗频次等核心数据，为医保集采提供精准的数据支撑，助力集采政策科学落地；同时，平台的云边端一体化部署模式，可实现试剂采购、使用、结算的全流程数字化管理，降低医疗机构试剂管理成本，契合 “技耗分离” 政策下的成本管控需求。长远布局：数据流转赋能 AI 病理与医药创新跳出单纯的医疗控费视角，本次医保病理云政策背后，是国家构建医疗数据生态的宏大布局，其长远价值将体现在 AI 病理发展与医药创新两大领域，而华为云医疗 AI 使能平台聚焦AI 病理赋能，深度契合政策长远布局，助力行业高质量发展。在 AI 病理领域，此前《病理类医疗服务价格项目立项指南》已明确将 “人工智能辅助诊断” 纳入病理诊断扩展项，理顺了 AI 病理的收费路径，解决了医院采购意愿弱、商业闭环难的痛点。而医保病理云数据集强制要求医疗机构上传玻片影像链接，相当于以极低成本，构建起全球规模最大、带临床诊断与费用标签的国家级数字病理影像库。这一优质数据池，将加速病理大模型与 AI 算法的迭代优化，形成 “数据汇聚 — 算法升级 — 临床放量 — 数据增值” 的正向循环，推动中国 AI 病理实现全球领跑。华为云医疗 AI 使能平台搭载的 RuiPath 病理大模型，正是依托此类标准化病理数据训练而成，可实现常规病理、分子病理切片的秒级初筛、病灶精准标注，其诊断性能已通过多家医院临床验证，完美契合政策 “AI 辅助诊断合规落地” 的要求；同时，平台可接入国家级数字病理影像库，实现数据互通与算法迭代，持续提升 AI 诊断精准度，助力病理医师提升诊断效率，减轻工作负荷，呼应政策 “科技赋能临床” 的核心导向。在医药创新领域，国家医保局同步发布的《2026 年度第一批医疗保障领域场景清单》，明确提出构建 “个人医保云”，整合诊疗、结算、病理、影像等全生命周期健康数据。其中，分子病理与基因测序数据是最核心的健康信息资产，这些脱敏后的真实世界数据（RWD），未来可通过合规流转，为药企提供靶点发现、临床试验、疗效验证等支撑，大幅缩短新药研发周期、降低研发成本，推动本土医药创新高质量发展。华为云医疗 AI 使能平台具备完善的数据处理能力，采用脱敏技术确保患者隐私安全，同时可实现病理数据、基因检测数据与临床诊疗数据的整合分析，为药企提供标准化、高质量的真实世界数据服务，助力医药创新企业加速新药研发，契合政策 “数据赋能医药创新” 的长远布局；此外，平台的云端算力支撑，可高效处理海量真实世界数据，为数据流转、算法分析提供技术保障，推动形成 “数据 — 创新 — 临床” 的良性生态。综上，2026 年医保病理云相关政策的出台，并非简单的行政管理优化，而是一场覆盖病理与肿瘤基因检测行业的系统性革命。从数据标准化到监管穿透式，从医保支付到集采落地，再到数据生态赋能，一系列政策形成闭环，将彻底重塑行业生态。而华为云医疗 AI 使能平台凭借在医保支付适配与AI 病理赋能方面的核心优势，精准契合政策各项要求，成为政策落地的重要技术载体，助力病理诊断向数字化、标准化、智能化转型，为精准医疗发展注入强劲动力。