上海，正在把病理AI做成一座城市的能力

瑞金医院：AI病理从示范应用走进诊断日常

上海智慧病理的先行探索，瑞金医院是重要起点之一。

2020年，瑞金医院病理科提出“三位一体—One Solution”建设思路，推进全数字化智慧病理科建设。在上海市经信委专项支持下，瑞金医院与商汤科技合作研发多病种数字病理辅助诊疗平台，围绕淋巴瘤、消化道肿瘤等建立高质量病理数据库，并陆续上线近10款辅助诊断系统。商汤医疗也由此参与到瑞金医院“未来医院”相关建设中，将病理算法、辅助诊断平台和临床流程连接起来。

这项合作的价值，已经能够用真实世界使用数据衡量。据公开信息，2025年8月至2026年8月，瑞金医院部署的商汤医疗SenseCare®数字病理AI辅助诊断模块累计调用25.3万次，多专业数字切片阅片率达到90.15%。其中，消化道小样本和前列腺穿刺模块的数字阅片率均超过93%，部分场景下常规病理报告周期可由过去约7天缩短至1-2天。

这些数字意味着，AI在瑞金不再是偶尔打开的“展示功能”，而是进入了医生读片、复核、质控和报告出具的日常工作流。对于智慧病理而言，这一步比实验室中的单次高精度更重要：只有被医生持续、高频调用，算法才真正成为临床生产力。

瑞金模式同时体现了上海智慧病理的生态特征。2023年，瑞金医院病理科联合商汤、华为、衡道等企业发布国内首部《数字化智慧病理科建设白皮书》，将建设路径概括为“信息化—数字化—智慧化”，强调全模块、全片量、全流程和全生态覆盖。在这套体系中，商汤重点提供病理AI算法、辅助诊断平台与模型能力，衡道参与信息化和流程贯通，华为等伙伴则参与底层基础设施及模型技术建设。此后发布的临床级多模态互动式病理大模型RuiPath，也是瑞金在这一生态中推进多模态病理探索的阶段性成果。

这比将几家企业简单放在一起比较更接近智慧病理的真实面貌：它不是单一软硬件采购，而是一项需要医院、算法、扫描、信息系统、算力和存储协同完成的系统工程。

上海市肺科医院：从“使用模型”走向“生产模型”

当AI真正进入医院之后，新的问题随之出现：现成的模型永远不够。

专科医院和综合医院，真正需要解决的问题并不相同。即使面对同一种疾病，不同医院的病历结构、诊疗流程和科研方向也存在差异。如果每出现一个临床问题，都要等待AI企业重新立项、研发和交付，医疗AI很难覆盖医学世界大量细分的长尾需求。

上海市肺科医院正在尝试回答这个问题。

面对年新增切片超过20万张、年数据增量超过100TB的业务压力，医院从2024年底启动数智病理平台整体规划，2025年6月正式落地商汤数字病理切片管理平台、智慧病理AI质控与辅诊平台，以及病理大模型AI应用生产与标准化训练平台。

这套系统并非只增加一个AI入口，而是沿着“切片全生命周期管理—AI质控与辅助诊断—大模型标准化训练”三条主线，连接扫描、存储、计算、AI推理以及医院PIS、CDSS等系统。临床数据经过治理和标注后进入训练平台，模型完成训练与评测，再反哺辅助诊断，医院由此具备了围绕肺部专病自主迭代算法的基础。

公开案例显示，平台已经支持胸腹水细胞学、支气管刷检细胞学、肺部穿刺细胞学等多款AI模型进入临床；“肺小结节冰冻”课题完成超过1200例高质量标注，细支气管腺瘤诊断准确率达到99.4%，术中诊断准确率达到90.8%。结构化报告生成使部分病种的报告出具时间缩短近50%，AI质控使切片质量水平提升35%。

上海市肺科医院院长陈昶在接受媒体采访时指出，“我们也要拥抱AI，这并不是一个追‘潮流’或‘赶时髦’的问题，而是真正意义上的变革。”这也是商汤医疗“模型生产平台”思路最有说服力的落地之一。

中山医院：全流程数智化与国家级中试平台汇合

上海智慧病理的另一条路线，出现在复旦大学附属中山医院。

中山医院病理中心2025年完成约30万例工作量，日均处理切片约8000张。面对如此体量，医院从标本登记、制片、扫描、存储、查询、借阅到质控，持续推进病理全流程数智化。2026年，复旦中山医院正式与江丰生物等企业签约，成立“数智病理医工创新联合实验室”，将病理大模型、病理具身自动化系统和病理知识库列为重点方向。

更具城市级意义的是，中山医院同时承担国家人工智能应用中试基地（医疗领域临床医学科研方向）建设。基地以“研发—测试—验证—应用”为主线，已经形成算力、医疗数据、垂直基础模型、评测和临床验证等共性能力，病理正是其重点覆盖的方向之一。

商汤医疗也通过基地项目进入这一国家级转化体系。2026年3月，商汤医疗作为生态合作伙伴与中试基地签约，围绕医疗AI产品的概念验证、临床评价和规模化应用展开协同，并展示了智慧病理、精准诊疗和科研转化等方案。

如果说申康解决的是“模型如何被生产”，中山所代表的中试体系则进一步解决“模型生产出来以后，如何证明它真的能用”。一边是模型生产基础设施，一边是模型验证与转化基础设施，两者共同补齐医疗AI产业化过程中最关键的环节。

这也是为什么上海的智慧病理探索开始具有超越单一专科的意义：它正在把从研发到临床之间原本零散的环节，一步步连接起来。

从几家医院，拼出一张上海版图

瑞金、肺科和中山代表了三种不同但互相补充的路径：瑞金强调AI进入高频临床流程，肺科强调专病模型的院内生产与迭代，中山则把全流程数智化与国家级中试转化连接起来。

与此同时，上海智慧病理的版图仍在扩大。公开招采信息显示，2026年1月，上海新华医院“远程病理平台及多模态影像高精度三维重建与AI应用”项目由商汤医疗中标；7月，中国福利会国际和平妇幼保健院“数智化病理智慧底座平台项目”中标方同样为商汤医疗。

就在前不久举行的浦江创新论坛全球健康妇幼创新论坛上，中国福利会国际和平妇幼保健院院长王玉东谈到医疗AI时提出，“AI赋能妇幼健康发展，已形成国内政策加持、国际伦理规范双向赋能的良好发展格局。AI是破解妇幼临床痛点、弥合医疗资源差距的重要动能。”

瑞金的综合医院场景、肺科的胸部专科场景、新华的多院区远程病理场景，以及国妇婴的妇幼专科场景，共同检验着平台跨医院、跨病种和跨流程复制的能力。

而这种规模复制，恰恰是城市级医疗AI能力必须回答的问题。好的实践如果只能停留在一家明星医院，再优秀也只是样板工程；只有从“点”扩展到“面”，AI才真正开始具备基础设施属性。从单家医院创新，到模型生产平台，再到公共训练设施和中试基地，上海正在形成一条更完整的技术扩散链路。

从首个国产病理大模型，到“病理具身”

平台之外，上海还在推动智慧病理的技术边界不断外扩。

2024年世界人工智能大会期间，商汤医疗联合时任中华医学会病理学分会副主委王哲团队发布国内首个病理大模型PathOrchestra，推动病理AI从“一模一病”走向“一模多病”。相关论文于2025年发表于《npj Digital Medicine》，作者来自上海人工智能实验室、西京医院、清华大学、商汤医疗等产学研各方。PathOrchestra基于287,424张全视野数字切片训练，覆盖21类组织器官，是目前国内任务覆盖最广、验证最充分的病理基础模型之一。

在此基础上，商汤医疗推出PathEngine®病理大模型AI应用生产平台。医生无需编写代码，即可进行数据管理、智能标注、模型训练、评测和部署，把临床中的长尾问题更快转化为专病AI模块。公开资料显示，商汤医疗已研发80余个病理AI模块，PathEngine也已在多家骨干医院部署。

到2026年，商汤又展示了“具身智能和数智病理一体化”方案：让具身智能设备参与捞片、制片等物理操作，再把切片管理、模型生产和辅助诊断连接起来。智慧病理由此开始从“看懂切片”走向“理解并参与病理科全流程”。这条路线仍处于产业化早期，但它勾勒出下一代病理科的形态——自动化设备负责重复性操作，大模型负责理解和调度，专病模型进入诊断，医生则将更多精力投入复杂病例、质量控制和科研创新。

上海的科研优势，正在转化为临床资产

上海智慧病理走在前列，还因为这里能够把医院问题、科研能力和工程平台快速连接起来。

瑞金医院与商汤相关研究团队较早围绕消化系统病理检测与分割发布DigestPath基准研究；双方还在淋巴瘤PD-L1表达评估等方向发表成果。2025年，《Nature Computational Science》发表《Cost-effective instruction learning for pathology vision and language analysis》，提出面向对话式病理的CLOVER框架，作者来自上海人工智能实验室、瑞金医院等机构，商汤医疗CEO张少霆为通讯作者。该研究试图以更少的训练参数和更低的成本，让视觉语言模型理解病理图像并回答专业问题。

上海市肺科医院也与商汤医疗、复旦大学等团队在病理图像无损压缩基础模型等方向展开研究；上海人工智能实验室、上海交通大学、复旦大学及其附属医院，则在病理基础模型、多模态理解、肿瘤分子特征预测等方向持续产出成果。

这些论文的意义不只是增加发表数量。它们与上海的临床平台相互咬合：医院提出真实问题，科研团队建立方法，产业平台完成工程化，模型再回到医院接受验证。论文、模型、平台和临床并非四条平行线，而是同一个创新飞轮中的不同环节。

智慧病理的“上海样本”正在成形

判断一个城市是否真正走在智慧病理前列，不能只看装了多少扫描仪、发布了多少模型，也不能只看一两篇高水平论文。更重要的是，它是否形成了持续运转的系统能力：顶尖医院愿意开放真实场景，科研机构能够解决关键问题，企业可以完成产品化和长期交付，公共平台还能承担验证、评价与推广。

上海已经具备了这些要素。

在这套城市级创新体系中，瑞金、肺科、中山等医院提供了不同类型的临床样板；上海交通大学、复旦大学和上海人工智能实验室构成科研策源力量；华为、江丰、衡道、方信、朗珈等企业补齐基础设施、信息化、扫描和流程环节；而商汤医疗则以少见的纵深，同时贯穿申康训练设施、病理基础模型、模型生产平台、AI辅助诊断和多院临床落地。

因此，商汤医疗对上海智慧病理的贡献，并不只是一张客户名单或一个明星模型。它更重要的价值，是把“造模型”和“用模型”接成了闭环，并在多种医院场景中验证这一闭环可以持续运转。

从这个意义上说，上海走在智慧病理建设的前列，而商汤医疗正是其中最关键的贡献者之一。这里正在形成的，也不仅是若干医院的数字化项目，而是一种有望向全国输出的智慧病理建设范式。