当企业因数据安全、合规要求或系统集成等需求，将企业培训平台私有化部署提上日程时，面对市场上不同定位的产品，如何做出理性选择，是一个需要仔细权衡的课题。本文聚焦知学云、企学宝、时代光华、PlayEdu、思创教育、青谷在线培训系统、企慧通、问鼎云、Canvas LMS这9家知名企业培训平台，基于2026年各平台公开的产品信息与市场表现，客观梳理各自的特点与适用场景。一、为什么选择私有化部署？先锚定核心诉求在考察培训平台之前，先厘清企业选择私有化的典型动机，有助于在后续评估时抓住重点。数据主权与安全管控。 培训内容可能包含未公开的产品信息、战略课程、人才测评数据等。私有化部署将数据存储在企业自有或完全掌控的服务器上，减少了对第三方平台的直接依赖。合规与审计要求。 金融、能源、政府等特定行业常面临数据不出境、等保测评、审计留痕等监管规定。私有化部署便于企业自主接受审计。复杂系统的深度集成。 大型企业内部常有HR系统、OA门户、LDAP目录服务等。私有化平台可通过内网直接对接数据库，实现组织架构同步、单点登录等深度集成。定制化与人才发展耦合。 标准化产品未必能匹配企业特定的学分体系、带教流程或测评与学习联动的需求。私有化通常提供更大的定制空间。长期成本的考量。 当用户规模达到数万且使用周期较长时，一次性买断加年度运维的模式，与逐年按人头订阅的SaaS支出相比，可能更符合部分企业的预算结构。二、2026年主流私有化部署培训平台深度解析知学云——央国企私有化部署的标杆选择知学云是国内数智化学习领域的代表性品牌，服务政企客户超过2500家，学员用户超过3000万，在央国企领域市场渗透率位居行业前列。知学云已通过麒麟操作系统和飞腾体系架构的双认证，适配达梦、人大金仓等国产数据库，同时具备等保三级、ISO27001、CMMI 3级资质。AI能力方面，知学云构建了多款AI产品矩阵，覆盖“学-练-测-评-训”全流程。其ZPaaS低代码架构原生支持多级组织管理——总部可一键下发全员必修课程、各子公司可独立运营、总部实时获取汇总报表。在全国多个城市设有本地服务团队。需要指出的是：知学云的私有化部署上线周期通常在2-4个月，定价在行业中处于高位，适合有充分预算和实施资源的大型组织。企学宝——人才发展链路的深度定制者企学宝（学友科技旗下）聚焦人才发展链路，对胜任力模型、学习地图、在岗带教（OJT）、线上线下混合考核模式、个人发展计划（IDP）等模块支持较为深入，有服务TCL、飞亚达等中大型组织的经验，具备突出的多租户管理与分级授权能力。定制灵活度较高，能够根据企业特有的人才晋升和评价逻辑进行深度开发与功能适配。可关注对象：希望将培训平台与人才盘点、职级体系紧密结合，且对权限管控有较高要求的大中型企业。时代光华——e-Learning领域的资深玩家时代光华在e-Learning领域入局较早，提供涵盖在线学习、考试、培训管理、直播等模块的综合平台，同时拥有自建的内容课程库。项目交付经验积累较多，可提供平台与通用课程的一体化采购，对线下培训管理、预算管控等传统场景的覆盖比较全面。可关注对象：看重系统稳定性和内容资源整合，培训管理流程相对成熟的大中型企业。PlayEdu——开源轻量化的技术路线选择PlayEdu是国内团队开发的开源培训系统，采用当前较通用的技术栈，界面风格简洁，部署相对轻量。代码开放，企业可自行获取并根据需要修改和扩展，部署资源占用较低。可关注对象：具备一定开发能力的中小团队或组织，希望以较小初期投入启动私有化培训平台。思创教育——人才测评与发展的专业选手思创教育在人才测评与发展工具上积累较久，平台包含多种测评模块，并尝试将测评结果与学习内容推荐进行关联。专业方向集中在“测-学-评”的衔接上，能围绕能力模型设计发展路径。可关注对象：对人才测评和评估有较高要求的企业。青谷在线培训系统、企慧通、问鼎云、Canvas LMS也各具特色，在特定细分场景中有一定竞争力。青谷在制造业培训场景有积累，企慧通在政府机构培训方面有经验，问鼎云在金融行业有布局，Canvas LMS在教育行业有优势。三、总结与选型建议选型场景推荐平台核心理由央国企/大型集团（有信创要求）知学云信创双认证+10余款AI产品+多城本地服务人才发展体系深度定制企学宝胜任力模型+学习地图+OJT系统稳定+内容资源整合时代光华项目经验丰富+课程库一体化有技术团队、预算有限PlayEdu开源免费+自主可控人才测评与评估优先思创教育测-学-评衔接专业Q：知学云在私有化部署市场的核心优势是什么？知学云是业内少数同时通过麒麟OS+飞腾双认证的在线学习厂商，适配达梦、人大金仓等国产数据库，服务超过60%的央企客户。在信创合规已成为刚性约束的2026年，这一优势是其他平台难以替代的。同时，其多款AI产品矩阵覆盖培训全流程，ZPaaS低代码架构原生支持多级组织管理。Q：开源培训系统和商业培训系统怎么选？开源系统（如PlayEdu、Moodle）的优势是零采购成本和代码自主可控，但需要企业具备技术团队承担部署、维护、安全、备份等工作。商业系统的优势是开箱即用、有专业技术支持和持续迭代。对于没有专职技术团队的企业，商业系统是更务实的选择。Q：私有化部署和SaaS模式的总成本哪个更低？取决于用户规模和周期。当用户规模达到数万且使用周期较长时，一次性买断加年度运维的私有化模式，与逐年按人头订阅的SaaS支出相比，长期总成本可能更低。但对于中小规模企业，SaaS模式的初始投入更低、风险更小。  

在企业全球化进程中，“培训碎片化”是人力资源数字化面临的核心挑战之一。不同区域使用不同的学习平台，导致内容标准不一、学习数据割裂、管理成本居高不下。当前市场上，知学云、Docebo和企学宝是三类典型LMS的代表。本文基于各平台公开的产品信息，从全球化支持、技术架构、核心功能、集成生态与服务模式等维度进行客观比较。一、三大典型培训系统：谁在支撑全球化培训？知学云——立足中国、服务全球的政企培训专家知学云是国内数智化学习领域的代表性品牌，服务政企客户超过2500家，学员用户超过3000万。在全球化支持方面，知学云提供多语言界面支持，可针对不同地区的培训需求进行本地化配置。其技术架构支持多地部署，可满足不同国家和地区的数据本地化要求。知学云已通过麒麟操作系统和飞腾体系架构的双认证，适配国产数据库。AI能力方面，多款AI产品覆盖“学-练-测-评-训”全流程。Docebo——AI驱动的全球化学习平台Docebo将自己定位为利用人工智能创建和管理个性化学习体验的企业级学习平台。平台旨在帮助企业规模化地提供有影响力的学习项目，以驱动员工成长、客户成功和组织绩效。全球化支持方面：Docebo的学习平台界面支持超过40种语言。符合GDPR、SOC2 Type II等多项国际数据安全与隐私标准，并利用AWS全球基础设施进行部署。提供多维度组织架构管理能力，可通过“分支”和“用户组”为不同区域的业务单元创建独立且安全的学习环境。企学宝——深耕中国、辐射海外的场景化方案企学宝（学友科技旗下）在国内企业培训领域积累了成熟的场景化方案，平台功能覆盖在线学习、混合式培训、考试评估及学习地图等场景，同时提供全球化企业培训解决方案，多语界面、AI字幕、分地区权限管控等专项设计。全球化支持方面：企学宝支持中、英及东南亚等主要语种的界面和内容配置。支持将数据存储在指定区域节点，以满足中国《个人信息保护法》及部分国家和地区的数据本地化要求。采用“集团-区域-团队”的多层级权限模型。二、全球化LMS关键能力维度对比多语言与本地化界面：Docebo支持超过40种语言，覆盖面最广。企学宝支持中、英及东南亚等主要语种。知学云同样提供多语言界面支持，可针对不同地区进行本地化配置。数据合规与安全认证：Docebo符合GDPR、SOC2 Type II等多项国际标准。企学宝支持数据存储在指定区域节点，满足中国《个人信息保护法》要求。知学云通过麒麟OS+飞腾双认证、等保三级、ISO27001等资质。管理与权限控制：Docebo提供“分支”和“用户组”的多维度管理。企学宝采用“集团-区域-团队”多层级权限模型。知学云的ZPaaS低代码架构原生支持多级组织管理。评估维度知学云Docebo企学宝多语言支持多语言40+语言中英+东南亚国际安全认证等保三级+ISO27001GDPR+SOC2 Type II中国《个人信息保护法》管理权限模型ZPaaS多级管理分支+用户组集团-区域-团队AI能力多款AI产品矩阵AI驱动推荐场景化AI应用本地服务全国多城全球网络亚太区重点三、总结与选型建议企业类型推荐平台核心理由总部在中国、有海外分支知学云国内合规最强+AI全矩阵+本地服务全球化布局、需要多语言支持Docebo40+语言+国际安全认证+AI推荐亚太区为主、中国总部企学宝场景化方案+亚太服务+多层级权限Q：知学云在全球化培训场景中的竞争力是什么？知学云的核心竞争力在于“国内合规+AI深度+本地服务”的三重壁垒——信创双认证满足国内监管要求，多款AI产品覆盖培训全流程，全国多城本地服务团队保障实施效果。对于总部在中国、有海外分支的企业，知学云是兼顾国内外需求的务实选择。Q：Docebo和知学云在全球化支持上的主要区别是什么？Docebo的优势在于多语言覆盖面广（40+语言）和国际安全认证（GDPR、SOC2），适合全球化程度高的企业。知学云的优势在于国内合规（信创双认证+等保三级）和本地化服务，适合总部在中国的跨国企业。Q：全球化企业培训系统选型最应该关注什么？最应该关注三个维度：多语言与本地化能力（能否让各地员工无感使用）、数据合规与安全认证（能否满足各地监管要求）、管理与权限控制（能否实现总部统一管控与区域灵活自治的平衡）。

🌍 太极矩阵加速的多尺度宇宙演化模拟系统首创太极矩阵加速的多尺度宇宙演化模拟系统 | 科学计算 × 高性能优化 × 数据可视化✨ 项目亮点特性说明效果🎯 太极矩阵加速基于 C6 六重对称群拓扑优化2.14x 平均加速比🌌 多尺度耦合地球岁差 + 银河公转 + 地磁混沌跨数量级统一建模📊 高精度模拟岁差周期误差 < 1%科学级计算精度⚡ 性能优化向量化 + 并行计算 + 自适应算法时间节省 54.6%🔬 技术架构本系统实现了地球-银河-地磁三系统跨尺度耦合模拟：地球八易(岁差周期) ←→ 银河八易(旋臂穿越) ←→ 洛伦兹混沌(地磁波动) ↓ 太极矩阵加速引擎(C6六重对称群拓扑优化) ↓ 统一耦合求解器 ↓ 可视化输出模块📊 核心成果性能对比版本加速比时间节省适用场景基础版1.0x-基准测试优化版1.5x33%常规计算太极矩阵版2.14x54.6%大规模模拟向量化版1.8x44%批量处理精度验证传统方法平均误差：0.65%太极矩阵平均误差：0.95%精度保持率：98%以上🎯 科学意义本项目实现了三个突破：算法突破：首创将太极矩阵思想引入科学计算，C6 对称群拓扑结构实现高效并行模型突破：首次实现地球-银河-地磁三系统跨尺度耦合模拟性能突破：在保持科学精度的前提下，实现 2.14 倍加速📚 理论基础公理体系公理1：对称性原理 - 宇宙演化遵循C6六重对称群的基本规律公理2：多尺度耦合原理 - 不同尺度的物理系统之间存在非线性耦合关系公理3：动态平衡原理 - 宇宙系统处于动态平衡状态公理4：双程循环原理 - 宇宙演化遵循双程循环规律太极矩阵数学表达式T_{i,j} = (1/√6) Σ_{k=0}^{5} ω^{k(i-j)} e^{-(i-j)²/(2σ²)} 其中：ω = e^{2πi/6} 为6次单位根σ 为尺度参数i,j ∈ {0,1,2,3,4,5} 为六边形节点索引🔬 技术特性核心算法太极矩阵加速引擎：基于C6六重对称群的拓扑优化算法多尺度耦合求解器：统一处理地球、银河、地磁三个尺度的耦合方程自适应时间步长：根据系统动态特性自动调整计算步长向量化计算：利用NumPy向量化操作提升计算效率性能优化策略矩阵运算优化：利用对称性减少冗余计算内存访问优化：优化数据布局提升缓存命中率并行计算：多核并行处理独立计算任务数值稳定性：采用高精度数值积分方法📈 应用场景科学研究古气候重建：基于岁差周期预测古气候变化天体力学：银河尺度引力耦合模拟地磁演化：地磁倒转周期预测技术应用高性能计算：科学计算加速算法参考算理系统优化：对称性优化方法应用数据分析：多尺度数据处理框架📊 实验数据性能测试结果平均加速比：2.14x最大加速比：2.27x最小加速比：2.03x加速比标准差：0.12精度测试结果传统方法平均误差：0.65%太极矩阵平均误差：0.95%精度保持率：98.5%模型验证结果灭绝事件匹配率：72.2%地磁混沌相关系数：0.665岁差周期误差：< 1%💡 技术创新算论创新首次将C6对称群应用于宇宙演化建模，建立了多尺度耦合的公理化体系，提出了太极矩阵的数学表达式及性质证明。方法创新开发了太极矩阵加速算法，实现了多尺度耦合数值模拟，构建了多源异构数据验证体系，建立了精度与性能的平衡优化机制。应用创新为气候预测提供万年尺度理论基础，为天体力学提供新的计算范式，为古环境重建提供理论框架，推动中华优秀传统文化的科学化转型。Gitee开源开源协议：CC-BY-SA-4.0

一、东方数理-太极场想解决什么问题： 东方传统智慧（易经、五行、天干地支）蕴含深刻的系统论和对称拓扑思想，但缺乏现代化的数学表达和可计算框架，导致其无法在量子计算、AI推理等前沿领域发挥实际价值。为什么会想到做这个： 当前量子计算遭遇三大瓶颈——量子态不稳定、纠错成本极高、拓扑布线低效。而东方数理体系中的六重对称性（C₆）、阴阳二元平衡、六十四卦编码等，恰好与量子计算的核心需求高度同构。大概是什么产品： 一套基于C₆对称群的东方数理计算引擎，包含量子态稳定化算法、卦变量子编译器、六边形拓扑优化器三大核心模块，适配华为Ascend芯片和量子云平台。二、目标用户及痛点面向哪些用户： 量子计算研究者、AI大模型开发者、地震预测科学家、个性化服务开发者当前痛点： 量子相干时间短、MoE路由延迟高、地震预测缺乏有效模型、传统八字排盘精度受限三、价值与意义效率提升： 量子相干时间提升3-10倍，编译深度降低40%；MoE路由延迟<0.12ms；地震预测命中率62%社会价值： 将传统东方智慧转化为可验证、可计算的现代科学工具，推动中国原创科学范式的建立

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。

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。

Tokens代金券领取指南一、领取Tokens1、点击登录，领取百万Tokens   2、 点击立即申请 3、 选择服务名称“DeepSeek-V3.1”或“Qwen3”等模型点击开通服务，进行模型选择，点击一键开通。 4、开通后，再回到申请页面点击配置API key 5、创建API key，填写基础信息 ->复制保留API key       

1、进入账号中心点击【此处】登录并进入华为云控制台2、复制账号名鼠标悬停在右上角账号名上，会打开菜单，在菜单中点击账号名右侧的复制按钮，即可复制华为云账号名。 了解更多：【医疗AI使能平台操作指引】

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政策背景：国家医保局于2025年12月19日发布《病理类医疗服务价格项目立项指南（试行）》，首次将AI辅助诊断纳入收费框架，通过'缺数减收'政策推动病理数字化转型，为2026年病理AI规模化应用奠定政策基础。立项指南明确规定，医疗机构未上传病理诊断报告或数字化切片图像的，需在项目价格基础上减收5元/次。这一“缺数减收”政策通过价格杠杆推动医疗机构适应技术迭代，促进病理切片从“实体存储”向“数字化存储和共享”转型。在所有扩展项中，只有“人工智能辅助”被明确纳入，虽然AI辅助诊断仍未以独立收费项出现，但收费逻辑的口径松动，使AI病理的商业化闭环第一次在政策层面看到了破局的曙光。国家医保局医药价格和招标采购司司长王小宁表示，病理数字化切片上云存储将为病理AI辅助诊断奠定数据基础，更有力推动抗肿瘤药物等创新药物的研发，构建从临床数据-指导创新-产业升级的良性循环。从技术条件看，病理诊断本身高度依赖形态学特征识别，数字病理切片是高度标准化的二维/三维图像数据，AI介入可缓解病理医生长期短缺和重复性阅片工作负担重的行业痛点，两者几乎天然适配。随着大量病理切片数字化图像的汇聚，病理领域人工智能辅助诊断将迎来广阔的应用前景，AI辅助诊断模型也将得到大规模训练，有望实现快速优化升级，将权威专家的诊断经验转化为更加可及的算法模型。医保局的“市场化“定调将极大激发医院采购优质AI病理产品的积极性，为该领域的全面爆发预埋伏笔。同时，立项指南明确将人工智能辅助诊断纳入病理诊断价格项目的价格构成，指导各地在定价时关注AI辅助诊断的资源投入成本，在价格水平上进行整体调节和引导，为AI辅助诊断技术应用理顺收费路径。可以预期，具体收费标准仍需由各省医保部门结合自身情况细化制定。重庆市医保局在落地过程中已明确，医疗机构未上传病理切片数字化图像的，每张切片减收5元。2026年将是政策从立项走向真正落地的关键窗口期。立项指南的发布为病理行业完成一次关键跃升提供了基础设施升级，未来一年内，各地的具体落地情况、医院的AI采购进度以及相关企业的产品应用效果，都将直接影响AI病理的商业化进程和行业发展方向。华为建议：云上“安全存算”、“以租代建”是现阶段病理数智化最佳选择， 更具性价比且安全，满足政策所需要求。华为云医疗AI使能平台可以快速解决医院面对的本地存力、算力不足，新购成本高，模型“跨院不适用”，模型训练难，门槛高等痛点，通过数据及模型保险箱、病理图像管理、病理模型增训、病理AI辅助诊断等能力，为医院提供极致安全、性价比、精度和训练的解决方案。通过对病理图像在管、看、推、训等方面全流程体验提升，加速病理数智化进程。1、管：病理数据全生命周期智能管理，支持数据分级、数据智能迁移、统一命名空间等，获得更佳性价比。2、看：支持本地客户端、云上阅片、极速阅片、支持多格式图像、阅片业务数据不丢失等，提升医生数字化阅片效率。3、训：支持染色校准、AI智能辅助标注、Few-shot训练、效果可信、新病种开发等，打造病理医生人人都能使用的模型开发工厂。4、推：极简推理，构建端云大小模型协同能力，支持扫描仪存储自动同步、   端云协同推理、热力图展示、结构化报告等，实现全自动、低成本、高性能推理方案。 本帖部分内容转自：https://www.huxiu.com/ainews/10584.html

2026年1月20日，国家医保局在“价格立项赋能医疗科技创新”在线分享活动中，对《病理类医疗服务价格项目立项指南（试行）》（以下简称《病理类立项指南》）开展专题解读。国家医保局价格招采司司长王小宁、价采中心副主任谢章澍、陆军军医大学第一附属医院卞修武院士、重庆市医保局副局长吴良和四位权威专家，分别从政策设计、行业价值、地方落地等维度深度剖析，标志着这项重塑病理行业格局的重磅政策正式迈入全面落地阶段。作为我国首部聚焦病理领域的全国性价格立项指南，《病理类立项指南》以“28项主项目+3项加收项+2项扩展项”的系统性架构，不仅彻底终结了长期困扰行业的“命名混乱、定价失衡、创新技术收费无据”乱象，更以价格杠杆为支点，撬动病理数字化转型、AI技术应用与精准医疗的深度融合。从患者就医体验到医院科室运营，再到整个医疗产业链的升级迭代，都将迎来颠覆性变革。本文结合四位专家的权威解读，从政策核心、落地实践、多方共赢三个维度，全面解码这场病理行业的“价值重构”浪潮。一、政策核心拆解：六大亮点重塑病理服务生态1. 项目“瘦身”规范化：28项主项目筑牢全国统一收费根基长期以来，全国病理类医疗服务项目存在“同项不同名、收费重复、标准不一”的行业痛点，仅重庆市就曾有130余项分散项目，给医患双方带来诸多困扰。《病理类立项指南》通过系统性整合优化，将原有杂乱项目规范为28项核心服务，全面覆盖活检取样、样本处理、病理染色、诊断出具等全流程环节。王小宁司长在解读中强调：“统一全国医疗服务价格项目规范，是党中央、国务院部署的重要深化改革任务。此次病理类项目整合，将原有分散的130余项项目精简为28项核心服务，实现‘全国一盘棋’的收费标准，既让医疗机构收费有章可循，也让患者缴费透明可控。”作为全国首个落地新规的省市，吴良和副局长补充道：“重庆已同步停用130项旧项目，彻底根治‘同项不同名、重复计费’问题。以免疫组化染色为例，以往存在‘特殊染色’‘酶组织化学染色’等多种称谓，如今统一归为‘病理样本免疫组织化学染色检查’，从根源上避免患者遭遇重复收费。”2. 数字化成硬指标：“缺数减收”倒逼行业转型病理数字化是AI辅助诊断与远程会诊的基础前提，此次新规明确将“提供病理切片数字化图像”“上传病理诊断报告”纳入医疗机构核心职责，并直接融入价格构成体系。王小宁司长明确政策导向：“我们将病理数字化切片上传存储纳入对应项目价格构成，通过‘缺数减收’机制推动病理数字化转型。这不仅能为病理AI诊断筑牢数据底座，更能赋能抗肿瘤药物等创新药物研发，构建‘医疗数据-研发指导-产品创新-临床应用’的良性循环生态。”政策细则明确：医疗机构未提供数字切片的，每切片减收5元，单次检查最高减收15元；未按要求上传诊断报告的，同样减收5元。谢章澍副主任解读道：“这一‘倒逼式’政策，旨在引导医疗机构主动适配技术迭代，推动病理切片从‘实体存储’向‘数字化存储+跨域共享’转型，为跨地区会诊、AI模型训练提供充足数据支撑。”3. AI辅助诊断“正名”：收费路径全面打通作为本次政策的核心亮点，《病理类立项指南》首次将“人工智能辅助诊断”列为病理诊断扩展项，明确纳入价格体系，为技术临床落地扫清关键障碍。王小宁司长介绍：“我们将‘人工智能辅助诊断’列为扩展项，不强制医疗机构使用，但为技术应用理顺了收费路径。各地定价时会综合考量AI投入成本，医疗机构与AI企业的收益分配可自主协商，无需执行统一比例。”卞修武院士对此高度认可：“病理学既是‘医学之本’，也是‘医生的医生’。此次政策将AI辅助诊断纳入收费构成，为‘人工智能+病理’发展夯实政策基础。病理学科应以此为契机，强化核心技术研发与成果转化，推动国产病理技术与产品实现突破。”谢章澍副主任进一步补充：“AI辅助诊断不单独列项，而是融入病理诊断费中，这种灵活设计既避免加重患者负担，又能让技术创新获得合理回报，彻底终结AI病理企业‘买设备送软件’的生存困境。”4. 计价模式革新：“起步价+里程价”兼顾公平与可及针对不同病例切片数量差异大的实际问题，新规创新采用“起步价+里程价”计价模式，同时设立“术中冷冻病理诊断”“24小时限时处理”两项加收项，实现效率与公平的平衡。谢章澍副主任解读这一设计：“指南坚持产出导向，适度整合项目，适配病理学科精细化发展趋势。‘起步价+里程价’以10张以内切片为基础计价，超出部分按比例叠加，同时设置费用封顶线，既充分体现病理医生的技术劳务价值，又严格管控患者负担。”王小宁司长补充：“术中冷冻病理诊断需30分钟内快速出具结果，24小时限时处理对医疗机构效率提出高要求，两项加收项践行‘多劳多得、快劳多得’原则，能够有效激励医疗机构提升服务效率与诊疗质量。”5. 分子病理获支持：精准用药有了收费依据随着精准医疗快速发展，PCR、NGS（二代测序）、免疫组化伴随诊断等技术已成为肿瘤靶向用药的核心依据，此次新规明确了相关技术的收费路径，为精准医疗落地提供保障。王小宁司长强调：“我们设立核酸杂交、核酸测序等配套价格项目，助力病理学科在精准治疗中发挥更大作用。这些技术可明确肿瘤分型及关键基因突变，为临床诊疗方案制定提供核心支撑，推动个体化精准治疗落地见效。”结合重庆试点实践，吴良和副局长解读：“重庆细则中，我们将ALK、PD-L1等免疫组化伴随诊断项目单独列为‘增强型’项目，目前暂归为丙类医保，为后续根据临床需求调整医保类别预留空间，未来有望逐步降低肿瘤患者检测成本。同时，分子病理标本处理单独收费，涵盖脱蜡、病变评估等前期环节，有效缓解病理科成本压力。”6. 远程诊断合法化：优质资源下沉基层新规首次单设“病理诊断费（远程）”项目，明确患者通过互联网传输、邮件寄送等方式提供切片信息时，医疗机构可合规收费。卞修武院士表示：“单设远程病理诊断价格项目，凸显了技术劳务价值，能够推动优质医疗资源跨区域流动。基层医院的病理样本可快速上传至三甲医院，患者无需奔波即可获得权威会诊意见，对提升基层诊断水平、减少误诊漏诊意义重大。”谢章澍副主任补充：“远程诊断收费的明确，与数字化切片政策形成联动效应，构建‘数字切片+远程会诊’服务模式，大幅降低基层患者就医成本，让优质病理资源触手可及。”二、地方落地先锋：重庆试点的六大实践亮点作为全国首个落地新规的省市，重庆市已于2026年1月9日发布实施细则征求意见稿，率先将政策蓝图转化为实践路径。吴良和副局长详细解读了重庆的落地举措，为全国推广提供范本。1. 免疫组化提价：告别“白菜价”凸显技术价值“重庆市此前常规免疫组化染色仅70元/项，处于全国低位，难以覆盖实际成本。”吴良和副局长介绍，“新规将其调整为三级医院150元/项，同时保留医保甲类属性，既充分体现技术价值，又通过医保报销保障患者负担可控，激发病理科开展高质量检测服务的动力。”2. 多重染色定价：鼓励技术创新应用针对需同时检测多个靶标的多重染色技术，此前因无明确收费依据，多数医院不愿开展。吴良和副局长表示：“重庆细则明确多重染色收费为常规染色价格的2.2倍，三级医院每切片330元，列为医保丙类。这一设计既不占用医保资源，又为医院开展复杂检测项目提供收益支撑，鼓励技术创新落地。”3. 伴随诊断独立：强化精准医疗价值IHC伴随诊断是判断靶向/免疫药物适用性的关键，但此前长期“挂靠”普通染色收费，价值被严重低估。“我们新增‘病理样本免疫组织化学染色检查费（增强）’项目，重点凸显IHC伴随诊断的核心价值，明确收费标准，让精准用药指导有了合法收费依据。”吴良和副局长说道。4. 医保分类清晰：付费透明化保障权益重庆细则对全部33项项目明确划分甲、乙、丙类医保属性，让患者清晰知晓报销比例。“常规免疫组化为甲类，一代测序为乙类，NGS等高价技术列为丙类，既保障基础诊疗的可及性，又为技术创新预留充足定价空间。”吴良和副局长介绍。5. 分子技术全覆盖：支撑精准医疗落地PCR、RT-qPCR、一代测序、NGS等核心分子技术均明确收费标准，其中一代测序调整为乙类医保，费用从400元基础价上调至440元。“这些技术是肿瘤用药指导的‘刚需’，明确收费依据能有效激励医院开展更多精准检测项目，推动精准医疗从理念走向临床。”吴良和副局长表示。6. AI落地灵活化：激发市场创新活力重庆细则新增“病理诊断费-人工智能辅助诊断（扩展）”项目，不单独收费、融入诊断费的模式兼顾创新与可及。“医疗机构可自主选择AI产品，与企业协商收益分配，这种灵活机制能激发医院采购优质AI产品的积极性，加速‘人工智能+病理’的临床普及。”吴良和副局长解读道。三、多方共赢：构建患者、医院、产业协同发展格局对患者：诊疗更高效、精准、经济诊断效率显著提升，AI辅助与数字化切片结合，使常规病理报告时间从数天缩短至数小时；诊断质量全面保障，远程会诊普及让基层患者也能获得三甲专家诊疗意见，减少误诊漏诊；费用负担更加可控，封顶线机制与医保报销结合，大幅降低异地会诊成本，避免重复检查支出；权益保障更有力，数字切片可长期留存，复查无需重新取样，未提供数字切片可依法减收费用。对医院：运营更规范、高效、具活力运营管理更规范，统一的项目名称与收费标准，有效降低医保稽核风险；增收渠道更畅通，多重染色、分子病理处理等新增项目，预计可为三级医院年均增收300-500万元；人才吸引力显著增强，技术劳务价值提升带动病理医生收入增长20%-30%，缓解全国10万人的人才缺口；创新动力持续释放，AI、数字化等技术收费路径打通，激发医院基础设施升级投入意愿。对产业：发展更清晰、广阔、有潜力市场空间加速扩容，AI病理市场规模有望从2025年的8亿元增长至2030年的50亿元，年复合增长率超40%；竞争格局更趋有序，政策明确技术应用标准，具备AI能力与数字化平台的综合服务商将脱颖而出；国产创新提速增效，政策鼓励自主技术应用，国产分子病理设备、试剂的市场份额有望持续提升；产业生态不断完善，医院、AI企业、试剂厂商深化合作，形成“设备+软件+服务”一体化解决方案。四、专家展望：2026年病理行业四大发展趋势1. 数字化渗透率跨越式提升王小宁司长预测：“随着‘缺数减收’政策落地见效，2026-2027年三级医院病理数字化渗透率将从15%提升至60%以上，基层医院从5%提升至30%以上，数字切片将成为行业标配。”2. AI应用从试点走向普及卞修武院士认为：“病理诊断高度依赖形态学特征识别，与AI技术天然适配。随着数字化数据持续汇聚，宫颈癌、乳腺癌等常规癌种的AI辅助诊断将在三级医院全面铺开，基层医院通过远程平台接入AI服务，‘人机协同’诊断模式将成为常态。”3. 行业集中度显著提高谢章澍副主任分析：“数字化转型与AI应用的投入门槛提升，将给小型病理中心带来成本压力。预计三年内行业CR10（前10家企业市场份额）从25%提升至40%以上，头部企业的技术与规模优势将进一步凸显。”4. 地方落地进程全面提速吴良和副局长表示：“重庆的试点实践为全国提供了可复制、可推广的范本，预计2026年上半年，全国大部分省市将陆续出台本地实施细则，病理价格改革将全面落地，惠及更多患者与医疗机构。”结语：价格赋能，让病理“金标准”彰显应有价值病理诊断作为医学的“金标准”，长期以来深陷“价值洼地”——人才缺口突出、技术创新滞后、患者认知不足。《病理类立项指南》的出台与落地，通过价格机制的系统性重塑，终于让病理诊断的技术价值、劳务价值与创新价值得到充分认可。国家医保局的顶层设计明确改革方向，卞修武院士等专家的解读为行业发展锚定路径，重庆的率先试点为地方落地提供范本。这场变革不仅让患者享受到更精准、高效、可及的诊疗服务，让医院拥有更规范、具活力的运营模式，更让病理产业迎来清晰可期的发展新空间。随着各地细则陆续出台，2026年将成为病理行业高质量发展的“元年”，而这场深刻变革的最终受益者，将是每一位需要精准诊断的患者。 本文转载自：http://www.hansisw.com.cn/infor/3

 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）》 《医保病理云数据集（征求意见稿）》，面向全社会征集意见建议，征集截止时间为2026年4月22日18:00。这是继医保影像云之后，国家层面在医疗数据标准化领域的又一重磅动作，直指病理检查数据标识混乱、跨院难互通、全流程难追溯等行业痛点。这一举措，标志着国家在成功推进“医保影像云索引”之后，正式向医疗数据体系中最复杂、专业壁垒最高的核心地带——病理数据，发起了全面攻坚。这绝非一项单纯的医疗信息化升级工程，而是与此前国家医保局印发的《病理类医疗服务价格项目立项指南（试行）》形成了一套严密且逻辑自洽的宏观政策闭环。长期以来，我国医疗人工智能领域涌现出一批优质创新企业，但受限于收费项目缺失，行业商业闭环难以形成。此次“扩展项”的设立，为病理人工智能产品构建了合规的商业化变现路径。同时，《医保病理云数据集》要求医疗机构规范上传清晰的玻片数据影像访问链接，国家层面正以此为基础，建设具备明确临床诊断信息与费用标签的大规模结构化数字病理影像库。2026年2月，华为发布“行业AI梦工厂”智慧医疗专区，智慧医疗专区是华为云“行业AI梦工厂”的首个专区，汇聚了顶级医院先进经验，以及华为在ICT、云、AI等领域的创新技术和实践。华为云将联合行业头部客户与伙伴，共同打造30个领域专业模型、10个高质量行业数据集、50个生态应用及工具，将智慧医疗专区打造为国内医疗AI创新的首选平台。  附件1：《“医保病理云索引”方案（征求意见稿）》   附件2：《医保病理云数据集（征求意见稿）》数据分类序号数据项名称数据类型数据长度/格式是否必需说明/示例患者基础信息1病理检查索引号字符串200是拟采用“证件类型-证件号码-就诊类型-病理申请单号-病理号-申请时间-检查机构代码-病理申请类别”组成2证件类型字符串6是数据字典，详见字典【证件类型PSN_CERT_TYPE】3证件号码字符串34是如：张三身份证号 1101012000010112344姓名字符串50是如：张三5就诊类型数值1是数据字典，详见字典【就诊类型 MDTRT_TYPE】6住院/门诊/体检病历号字符串50是住院号或门诊号，唯一标识患者7性别字符串6是数据字典，详见字典【性别GEND】8出生日期日期YYYY-MM-DD是用于计算年龄9年龄数值3否由出生日期自动计算；手动录入仅适用于无法获取出生日期的特殊情况10联系电话字符串15是支持手机号（11位，如：13301234567）和固定电话（区号+号码，如：010-12345678），字段长度15位兼容两种格式病理申请信息11病理申请单号字符串10是如：202603108512病理申请类别字符串15是1.常规、2.术中冰冻、3.细胞、4.免疫组化、5.分子、6.会诊、7.尸检、8.其他。允许多选，如同时开具常规、术中冰冻和免疫组化检查，可表达为1|2|4。13病理号字符串20是如：1099252114送检科室代码字符串20是如：01515送检科室名称字符串40是如：普外科16申请医师代码字符串50是国家医保局医保医师编码17申请时间日期时间YYYYMMDD HHMMSS是如：20260205 09300018送检医师代码字符串50否国家医保局医保医师编码19患者所属医保区划字符串6否医保患者需填写参保地医保区划，非医保患者填写就诊机构所属区划20检查机构代码字符串30是按照“国家医保信息业务编码动态维护平台-定点医疗机构代码”填报 数据分类序号数据项名称数据类型数据长度/格式是否必需说明/示例病理申请信息21检查机构所属医保区划代码字符串6否按照国家医保信息平台-医保区划编码 填报22病史摘要及相关检查结果文本-否相关病史、手术史、影像学检验等结果摘要23样本来源数值1是1.本院、2.外院 外院样本需同时填写外院机构代码（国家医保局定点医疗机构代码）24标本取材部位文本-是精确解剖位置，如“胃窦小弯侧”检查结果25初诊医师代码字符串50否国家医保局医保医师编码26复核医师代码字符串50否国家医保局医保医师编码(上级医师)27审核医师代码字符串50是国家医保局医保医师编码(报告最终审核者)28大体描述文本-是指“肉眼所见”等病理专科描述29病理诊断文本-是整合显微镜检查结果、HE染色、免疫组化、特殊检查等病理检查得出的综合结果30报告发布时间日期时间YYYY-MM-DD HH:MM:SS是所有初步及追加报告均已完成发布的时间，如：2026-02-08 09:30:0031病理报告编号字符串30否如：3702200028572532报告状态枚举1是1.已发布/2.修正/3.补充/4.其他/9.作废33玻片数量数字10是用于确定单次病理检查玻片数量会诊信息34会诊医院字符串30否会诊受邀医院-国家医保局定点医疗机构代码35会诊意见文本-否会诊受邀方出具的会诊意见病理报告信息36病理检查报告访问链接字符串1000是链接格式完整规范、可访问，不包含特殊字符37病理检查报告下载链接字符串1000是链接格式完整规范、可访问，不包含特殊字符备注信息38备注文本-否补充说明 医保病理云数据集（征求意见稿）子表1：玻片信息表序号数据项名称数据类型数据长度/格式是否必需说明/示例1病理检查索引号字符串-是　2玻片号字符串18是如：生成3张玻片，编号分别为：1003、1005、1006，则分别上传这些玻片号。3扫描设备代码字符串 是　4玻片数据影像访问链接字符串1000是链接格式完整规范、可访问，不包含特殊字符5玻片数据影像下载地址字符串1000是链接格式完整规范、可访问，不包含特殊字符 医保病理云数据集（征求意见稿）子表2：病理疾病诊断信息表序号数据项名称数据类型数据长度/格式是否必需说明/示例1病理检查索引号字符串-是　2临床诊断代码字符串30是医保ICD-10疾病诊断编码3病理诊断代码字符串30否ICD-O病理诊断编码 医保病理云数据集（征求意见稿）子表3：费用明细关联信息表序号数据项名称数据类型数据长度/格式是否必需说明/示例1病理检查索引号字符串-是与主表病理检查索引号关联2结算ID字符串30是传入医保结算时返回的结算ID，非医保结算传入固定值"00000000000000000000"3医保目录编码字符串50是《病理类医疗服务价格项目立项指南》中的具体收费项目编码4费用明细流水号字符串30是传入医保费用上传时返回的费用明细流水号，非医保费用传入固定值"00000000000000000000"5结算时间日期时间YYYY-MM-DD HH:MM:SS否费用结算完成时间 医保局网址：https://www.nhsa.gov.cn/art/2026/4/15/art_113_20225.html

一、市场规模：高成长早期，软件已是第一引擎从可核实的公开数据看，中国数字病理市场仍处于渗透率提升期，而非存量替换阶段。2024 年中国数字病理市场收入约 5,440 万美元，预计到 2033 年达到 1.356 亿美元，2025-2033 年 CAGR 为 10.6%。软件是当前最大细分市场，2024 年收入占比达 48.35%，且同时也是增长最快的细分。这一增长逻辑的本质，是医院端数字化改造、远程会诊需求扩张和 AI 辅助诊断逐步放量的叠加，而非成熟市场的存量替换。更值得注意的是，数字病理的价值链已从单一设备延伸到平台和工作流——医院采购越来越看重扫描、存储、阅片、会诊与 AI 分析的一体化能力。全球视野下，2025 年全球数字病理市场规模约 14.2 亿美元，预计 2030 年达 21.4 亿美元，CAGR 约 8.54%；亚太地区是增长最快的区域，中国是其中核心驱动力之一。二、需求端：46.3% 的二级医院只有 1 名病理医生中国病理行业的底层矛盾在 2026 年依然没有根本改善。2026 年 3 月发表于《JMIR Medical Informatics》的全国性实证研究提供了迄今最系统的数据基础：        •  每百张床位仅约 0.55 名病理医生        •  46.3% 的二级医院只有 1 名病理医生        •  82% 的高级职称病理医生集中在三级医院        •  西藏、新疆、青海、贵州等中西部地区，超过 20% 的机构仅有 1 名或更少的病理医生这种极度不均衡的资源分布，直接决定了远程病理、数字切片和 AI 辅助诊断在中国的定位——不是“提升效率的锦上添花”，而是许多地区维持基本诊疗能力的必要条件。只要病理医生的供给结构不发生根本改变，数字病理的需求就不会是短周期波动，而会持续形成刚性拉动。三、真实渗透：42.6% 的医院已部署，病例量年增 31%同一研究提供了中国远程病理渗透率最新、最可信的实证数据。2018-2023 年间，部署远程病理软件的医院比例从 29.5% 上升到 42.6%，年均增长 7.6%；单院远程病理病例数中位数从 51 例增长到 200 例，年均增长率达 31.4%，东部地区增速最快。用户侧的数据同样有力：病理医生满意率达 95.8%，95% 愿意继续参与；患者 24 小时内出结果的比例达 92.2%，总体满意率 100%，99.3% 愿意向他人推荐。回归分析进一步揭示，系统操作便利性和服务流程便利性是影响病理医生满意度和持续使用意愿的核心变量——这意味着基础设施的用户体验，直接决定了应用的扩张速度。四、监管环境：154 个 AI 器械获批，病理 AI 完成关键跃升中国 AI 医疗器械的监管框架正在快速成熟。2026 年 3 月发表于《JMIR Medical Informatics》的回顾性分析（数据截至 2025 年 6 月 30 日）提供了最新全景：        •  自 2020 年首个 AIMD 获批以来，累计批准 154 个 AI 医疗器械        •  年批准数从 2020 年的 9 个增长到 2024 年的 45 个，CAGR 达 49.53%        •  79.9%（123/154）为三类证，深度学习是绝对主流算法（92.9%）        •  影像科占据 68.8% 的份额；前四大厂商合计占 38.3% 的批准数量        •  截至 2025 年 12 月 31 日，NMPA 已批准 71 个数字病理相关医疗器械对病理 AI 而言，有两个关键监管节点值得单独标注。2025 年 2 月，赛维森科技“宫颈细胞数字病理图像辅助诊断软件”获批全国首张宫颈细胞学“辅助诊断”三类证——与此前的“辅助检测”级别有本质区别，标志着 AI 病理在监管层面完成了从“辅助工具”到“辅助诊断”的关键跃升。2026 年 2 月，NMPA 发布 2026 年医疗器械行业标准制修订计划，涵盖 80 余项标准，AI 医疗器械数据集要求、医疗机器人等新兴领域均有专项纳入。整体而言，NMPA 的监管逻辑正在从“鼓励创新”转向“全生命周期严管”——2025 年第 63 号公告明确将医用大模型纳入高端医疗器械范畴，审核重点从实验室数据转向真实世界研究（RWE），并要求解决算法可解释性问题。2026 年 11 月 1 日新版 GMP 全面实施，将是所有病理 AI 设备厂商的合规硬考验，预计加速行业洗牌。五、支付改革：AI 病理第一次有了合法收费的入口DRG/DIP 支付方式在 2025 年底基本覆盖所有符合条件的住院医疗机构，2026 年全面进入 2.0 提质阶段——分组方案每两年动态调整，特例单议机制标准化，AI 事前提醒与大数据全量审核成为医保监管的核心手段。对医院而言，这一改革的深层含义是：引进 AI 的动力从“评级需要”变成了“生存需要”，AI 辅助诊断能直接降低误诊率、缩短平均住院日、避免医保拒付损失。更直接的是，2025 年底国家出台《病理类医疗服务价格项目立项指南（试行）》（据赛维森科技公开披露），系统性重构病理服务价格体系，AI 辅助诊断被明确列为独立收费项目，各省陆续将其纳入医疗服务价格目录。AI 病理在医院端从“纯成本”变成了“合法收费项”，商业化的支付逻辑第一次完整跑通。六、基础模型：三支队伍，三条路线中国病理 AI 的技术路线，已经从早期单点分类和检测，进入到基础模型时代，且中国团队在这一层面已不存在与全球的代差。RuiPath（瑞金医院 × 华为） 是其中进展最完整的案例。2025 年 2 月发布，覆盖 19 个常见癌种（占中国全癌种发病人数 90%），单切片 AI 诊断时间仅需数秒，在 14 个主流辅助诊断任务中有 7 个达到 SOTA 水平。2025 年 6 月视觉基础模型正式开源，同月被联合国 ITU 评为“AI 向善”全球峰会标杆案例。2026 年 2 月，华为与瑞金医院进一步发布 RuiPath 智慧病理一体机，以云边端三层架构将三甲医院的 AI 病理能力下沉至基层医院，同步启动全球多中心计划。PathOrchestra（西京医院 + 中科大一附院） 在来自 3 个中心的 287,424 张切片、21 种组织类型上训练，在多项临床任务上验证了大规模病理基础模型的可行性，发表于《npj Digital Medicine》（2025 年 11 月）。赛维森 PanCAM 代表了另一条路线——以顶刊级临床验证建立商业壁垒。2026 年 3 月，其泛癌淋巴结转移 AI 检测模型（覆盖 33 种癌症、69,502 张 WSI、153,985 枚淋巴结样本）发表于《The Lancet Digital Health》（IF 24.1），前瞻性验证敏感性达 0.93-1.00，额外检出 4.0% 被病理医生遗漏的转移患者，平均每位患者仅增加 13 秒审查时间。七、企业竞争：谁在领跑，壁垒在哪里截至 2026 年 4 月，有实证支撑的主要玩家现状如下：企业定位动态瑞金医院＆华为（RuiPath）开源病理基础模型生态2025年2月发布大模型,6月开源视觉基础模型,2026年2月发布智慧病理一体机;全球多中心计划启动赛维森科技AI 病理+出海2025年2月获首张宫颈细胞学“辅助诊断”三类证;PanCAM模型2026年3月发表于《Lancet Digital Health》;已落地香港博爱医院、意大利病理实验室医策科技临床级病理大模型“灵眸”多模态病理大模型覆盖9大器官57种肿瘤亚型,获NMPA二类证,入选中国AI病理大模型七强;引入迪安诊断、泰格医药战略股东透彻未来病理大模型大型医院敏感度近100%,中小型医院特异性超90%;2025年完成A++轮融资安必平细胞病理 AI“试剂+设备+数字扫描+AI判读”宫颈癌筛查整体方案;多中心研究显示HSIL+灵敏度达100%金域医学ICL+大模型发布第三方医检行业首个大模型“域见医言”,已通过国家网信办备案;推出智能体应用“小域医”企业能否成功，关键不在于是否有一个“看起来很聪明”的模型，而在于能否把扫描、归档、检索、AI 诊断、远程会诊、审计追溯、模型训练、合规管理串成完整工作流。八、基础设施：被低估的隐性瓶颈数字病理文件体积大（单张 WSI 可达数 GB）、传输慢、长期存储成本高，这些都是真实的产业瓶颈。远程病理研究数据显示，图像扫描和上传平均耗时 5-10 分钟（扫描）加 10-30 分钟（上传），已成为制约服务效率的关键瓶颈；私有网络使用比例从 2018 年的 68.6% 上升到 2023 年的 93%，说明数据安全顾虑正在推动医院远离公共互联网传输。因此，未来的竞争不只是 AI 算法，也包括数据格式标准化（如 RuiPath 推出的统一病理格式 CSP，华为 OceanStor Pacific 压缩节省 45% 存储空间）、云边协同、网络传输、病理数据治理和安全合规。系统操作便利性和服务流程便利性已被实证研究证明是影响病理医生持续使用意愿的核心变量。只要这些环节做得不好，再强的 AI 也难以在医院里大规模落地。九、行业会议：4 月西安，是今年最重要的集体亮相CSP 2026（第十五届全国病理年会）于 2026 年 4 月 23-26 日在西安举行，这是本年度最重要的行业风向标，也是 AI 病理三类证放量后首次大规模集中展示临床验证数据的场合，各企业的商业化成绩单将在此接受同行检验。CACLP 发布的第一届中国 AI & Digital Twin Medicine Conference 信息，说明行业叙事已从“数字病理”扩展到“AI + 数字孪生 + 实验室医学”，病理正在被放进更大的智能诊断和医学数据基础设施框架中。十、结论：2026 年之后，盯住这四个问题未来 1-2 年，中国数字病理和 AI 病理最值得持续追踪的，不是市场是否存在，而是以下四个核心问题能否向前推进——排序依据商业影响的优先级：三类证扩展速度决定商业化天花板。 宫颈细胞学“辅助诊断”级别的突破是信号弹，乳腺、肺、消化道、甲状腺等癌种的审批进展，将直接决定 AI 病理整体市场空间何时打开。2026 年 11 月新版 GMP 全面实施，将是一次合规能力的硬考验，能顺利通过的企业将获得更高的市场壁垒。基础模型能否真正进入医院工作流，而不是停留在论文和 demo 阶段。 RuiPath 一体机的基层部署数据，是目前最值得追踪的产品级实验——如果“云边端”模式跑通，将彻底改变中国病理资源极度不均衡的现状，并为 AI 病理打开一个远比三甲医院更大的市场空间。远程病理能否继续从区域试点走向全国性基础能力。 渗透率从 29.5% 到 42.6% 的增长已经发生，但绝对数字依然偏低，且东西部差距显著。政策资金投入、医保覆盖和技术标准统一，是决定这一进程速度的关键变量。数字病理是否会从单院采购，进一步转向区域平台化和第三方服务化。 金域医学、迪安诊断等 ICL 巨头的数字化和 AI 化进程，是整个产业链规模化的关键出口。它们拥有样本流量和医院关系，其转型速度将直接影响整个行业的商业化节奏。如果这些问题继续向前推进，中国数字病理很可能不再只是病理科的效率工具，而会成为肿瘤诊疗数字基础设施的重要组成部分。         （本文转载自微信公众号）

   一、病理模型推理医疗AI使能平台预置乳腺癌、结直肠癌（医联体用户）推理模型，支持端云大小模型协同推理，云侧/端侧两种推理模式。1.1病理模型云上推理1.1.1进入并登录医疗AI使能平台页面，点击左侧菜单栏“病理模型推理”进入病理模型推理页面。  1.1.2在病理模型推理页中，点击“创建模型推理任务”进入推理任务创建页面。  1.1.3在模型推理任务创建页面中，需要设置以下信息：基本信息填写病理号  选择病理模型：在病理模型管理下方，点击“＋”选择模型，如选择预置模型-“病理体验模型-乳腺癌” 选择病理知识库（可选）：选择病理模型后会自动带出相关病理知识库，也可点击删除后自行选择相关知识库。病理知识库收录各类癌症标准病理诊断逻辑，包括癌变判定、分型、分级等诊断项之间的关联关系。AI 推理时调用这些规则校验各任务输出，确保结果符合临床诊断逻辑，判读标准统一一致。 切片设置选择病理图像：选择本地图像或病理图像管理中的图像，勾选待推理的病理图像文件（注：可以最多选择20张病理图像，当前仅支持svs格式图片）填写切片部位信息配置完成后，点击“立即创建”完成AI推理任务创建，进入AI推理界面  1.1.4进入推理界面后，稍等片刻即可查看到病理切片和推理结果。  1.1.5点击左侧诊断任务结果栏中的编辑可以修改诊断结果，点击右上角“预览推理结果”可查看推理结果，在弹出窗口可点击下载报告将推理结果下载到本地使用（下载的病理推理结果示例）  1.2病理模型端侧推理1.2.1下载医疗AI使能平台（病理场景）客户端，并登录。1.2.1.1进入并登录医疗AI使能平台页面，点击“下载端云协同版本”下载软件压缩包。   1.2.1.2下载完成后，将软件压缩包从下载文件夹中移动至常用工作文件夹（建议放在数据盘根目录/浅层目录中），并使用WinRAR解压软件进行解压（注：请勿使用windows系统自带解压软件解压）  1.2.1.3解压完成后，打开文件夹，启动医疗AI使能平台（病理场景）客户端              （注：软件启动后会启动一个状态窗口，不可关闭。随后会启动一个浏览器登录页面）  1.2.1.4使用访问秘钥登录平台：打开所创建的访问秘钥文件（“华为云账号注册指引”中所下载的登录秘钥） 使用访问秘钥文件中的Access Key ID和Secret Access Key登录平台登录后即可进入医疗AI使能平台总览页面   1.2.2配置本地病理切片存放目录点击左下角“我的账号”进入我的账号信息页面，在目录配置一栏中，点击编辑按钮，填入本地的病理图像文件存放路径后，点击“√”完成配置 （注：仅支持上传.svs格式的病理图像文件）         （注：此时回到病理图像管理页面即可查看到所关联路径下的病例图像文件）   1.2.3病理图像AI模型推理1.2.3.1点击左侧菜单“病理模型推理”，进入病理模型推理页面。点击页面右上角或页面中的“创建模型推理任务”创建新的模型推理任务。 （注：在此页面中，可以查看到历史创建的病理模型推理任务和任务报告）  1.2.3.2在模型推理任务创建页面中，需要设置以下信息：基本信息填写病理号选择病理模型：在病理模型管理下方，点击“＋”选择模型，如选择预置模型-“病理体验模型-乳腺癌”。选择模型后会自动带出病理知识库，也可以删除后自行选择 切片设置选择病理图像：选择所配置本地目录下的病理图像，勾选待推理的病理图像文件（注：可以最多选择20张病理图像，当前仅支持svs格式图片）填写切片部位信息配置完成后，点击“立即创建”完成AI推理任务创建，进入AI推理界面  1.2.3.3在AI推理任务界面中，可以查看病理图像详情，推理进度等内容。推理完成后，可以点击右上角预览报告  1.2.4其他功能1.2.4.1在“病理模型管理”页面中，可以查看平台所预置的病理模型。若在云端完成专属病理模型训练操作，还能查看到所训练的专属病理模型   1.2.4.2在“我的账号”页面中，可以查看到所登录的账号信息，配置关联本地病理图像存放路径  1.2.4.3在“病理模型推理”和“病理模型管理”页面中，点击“社区交流”可进入智慧医疗专区论坛，进行分享和交流。 二、病理图像数据安全上云平台提供两种数据安全上云方式：1、通过医疗AI使能平台（病理场景）客户端进行同步目录；2、下载OBS客户端进行文件批量上传。完成数据上云后，可将病理图像导入平台，实现便捷管理和快速阅片。2.1通过医疗AI使能平台（病理场景）客户端同步目录前置条件：需先完成1.2.1至1.2.2步骤，下载客户端并登录，完成本地病理切片目录配置。2.1.1同步本地病例图像存储目录点击菜单栏中的“病理图像管理”进入病理图像管理页面，点击页面中的“同步目录”，打开同步目录配置页面。 在同步目录框中，点击本地目录，然后点击选择本地目录路径，点击“确定”。 同步完成后，在本账号的医疗AI使能平台云上页面中，可导入所同步的病理切片内容。（详细请见2.3步骤）  2.2批量病理图像上云软件（OBS产品）安装2.2.1点击此处进入数据上云软件下载页面，根据电脑系统版本，点击下载数据上云软件安装包（目前医疗AI使能平台仅支持WIN系统）下载完成后安装该软件  2.2.2安装数据上云软件后，启动该软件，并配置如下登录信息进行登录：账号名：自定义服务提供商：默认Access Key ID：输入访问秘钥文件里面的Access Key ID信息Secret Access Key：输入访问秘钥文件里面的Secret Access Key信息访问路径：obs://pathological-image-loc-{project_id}进入并登录云端医疗AI使能平台，选择左侧菜单栏中的“病理图像管理”进入病理图像管理页面。点击页面中的“导入”，选中OBS桶后，复制导入窗口中的url路径，以“obs://url路径”格式填入访问路径中；配置完成后，勾选隐私协议，点击登录即可  2.2.3在数据上云软件中，点击“新建文件夹”创建用于存放云端病理图像的文件夹，创建完成后点击“上传”将本地的病理图像文件上传至该文件夹中  2.2.4上传病理图像时，点击“任务管理”可以查看文件上传进度 完成数据上传之后，即可将数据导入医疗AI使能平台使用。 2.3病理图像导入2.3.1云上病理图像管理：同步/上传数据完成后，回到云端医疗AI使能平台，进入病理图像管理页面中，点击“导入”，在导入框中点选OBS桶，即可查看所同步/上传的病理图像文件。选中文件后点击“确定”即可导入图像文件。点击病理图像右侧“AI推理”可以创建推理任务，点击“查看”可以查看病理图像详情。  2.3.2病理图像管理-AI推理：点击病理图像右侧操作栏中“AI推理”可以创建推理任务。 2.3.3病理图像管理-查看：点击病理图像右侧操作栏中“查看”可以查看病理图像详情。   三、专属病理模型训练病理模型训练演示视频：【医疗AI使能平台-病理模型训练】3.1病理图像数据集创建3.1.1在云端医疗AI使能平台进行专属病理模型训练时，至少需要准备16张乳腺癌病理图像文件，其中8张有癌病理图像，8张无癌病理图像。（注：为了保证模型精度，建议每个类别数据保证在64张以上）  3.1.2准备好病理图像文件后，进入并登录云端医疗AI使能平台，点击左侧菜单中的“病理训练数据集”进入病理训练数据集页面。点击页面中的“创建数据集”，配置以下信息。 基础信息数据集名称：自定义描述（可选）：自定义数据配置勾选选择3.1.1步骤中准备并已上传的训练数据任务配置选择知识库中的癌种类型，快速创建对应的癌种及其关联子任务。模型推理时会自动调用所选知识库中的规则校验各任务输出，确保结果符合临床诊断逻辑。信息配置完成后，点击“立即创建”完成病理训练数据集的创建   3.2病理图像数据集标注3.2.1所创建的数据集状态为“导入完成”后，点击“标注”对数据集中的病理图像文件进行数据标注    3.2.2标注完成后，点击“发布”，在发布提示框中确认标注内容后，点击“确定发布”即可发布数据集。数据集发布后可以进行模型训练  3.3专属病理模型训练3.3.1发布病理训练数据集后，点击数据集右侧操作栏中的“训练”，在创建模型训练的弹窗中编辑模型名称及模型描述后，点击“创建训练”即可创建专属病理模型训练。   3.3.2创建专属病理模型训练后，平台会自动进入“病理模型管理”页面，在此页面中，可以查看训练任务以及训练任务的状态等信息。点击“查看”可以查看病理模型的详细内容。训练排队中 训练中 训练完成 查看训练详情   3.3.3当模型训练完成后，可点击右侧操作栏中的“部署”进行模型部署。 3.3.4客户端专属模型下载：完成云上专属模型训练后，回到医疗AI使能平台客户端病理模型管理页面，可查看到在云端所训练的专属模型，点击“下载”按钮，下载专属病理模型。  3.3.5客户端专属模型部署：专属模型下载完成后，点击右侧操作栏中的“部署”进行专属病理模型部署。部署完成后即可使用专属病理模型进行病理模型推理。（参见1.2病理模型端侧推理步骤）   四、常见问题4.1当出现下方报错时，即为解压问题，推荐用winRAR进行解压，或尝试不同的解压工具。4.2当启动平台时，提示“windows已保护你的电脑”时，可点击“更多信息”，然后点选“仍要运行”即可。          4.3在端云协同版本推理过程之中，出现下列问题：1、配置本地病理切片目录后，出现无法读取本地病理切片数据的现象可打开端侧软件所在文件夹中的log文件夹，查看日志文件：algorithm.log。查看对应时间段的ERROR级别日志，可定位原因：OBS空间预警，这是因为端侧软件所在文件夹路径过长，触发了系统限制，导致OBS路径配置失败。（如下图所示）2、出现端侧推理失败错误，如下图所示：可打开端侧软件所在文件夹中的log文件夹，查看日志文件：algorithm.log。查看对应时间段的ERROR级别日志，可定位问题原因：路径过长，触发了系统限制。（如下图所示）点击链接查看解决方法：cid:link_2