近日，在2025醫療人工智能與精準診療發展論壇上，上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院（以下簡稱瑞金醫院）發布了瑞智病理大模型RuiPath。RuiPath是臨床級國產多模態互動式病理大模型，基于華為DCS AI解決方案打造，助力醫療行業從數字化病理升級到智慧化病理。

本屆大會以“AI賦能，開啟精準診療新紀元”為主題，由上海市醫院協會醫學人工智能管理專委會和上海市人工智能行業協會醫療專委會聯合主辦，上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院承辦，華為技術有限公司協辦。

國家衛生健康委統計信息中心原副主任、中國衛生信息與健康醫療大數據學會副會長胡建平，上海申康醫院發展中心副主任王育，中國工程院院士、上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院院長、上海市醫院協會副會長寧光，上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院黨委書記、上海市醫院協會醫學人工智能管理專委會副主任委員胡偉國，上海市衛生健康委辦公室信息化管理處副主任馮駿，上海市醫院協會醫學人工智能管理專委會主任委員、上海申康醫院發展中心醫聯工程與人工智能部主任何萍，上海交通大學醫學院病理學系主任、瑞金醫院病理科主任王朝夫等眾多行業專家、學者出席本次會議。華為公司副總裁、數據存儲產品線總裁周躍峰博士發表 “華為DCS AI解決方案，加速使能醫療智慧化”主題演講。

病理大模型是醫療行業大模型中的明星

在癌癥診療中早發現、早診斷、早治療至關重要，但我國病理行業面臨多項嚴峻挑戰，包括病理醫生數量缺口巨大、分布不均衡、基層醫院初診符合率較低等。

數字化智慧病理成為突破上述困局的關鍵，瑞智病理大模型RuiPath覆蓋了中國每年90%癌癥發病人群罹患的癌種，并且亞專科知識問答深度達到專家級知識水平，改變了傳統病理醫生的工作模式，提升了診斷效率與質量。

中國工程院院士、上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院院長、上海市醫院協會副會長寧光表示，可以想見，如果華為的ICT基礎設施、聯通的傳輸能力這些技術若注入醫療場景，那將是怎樣的盛宴。但比技術更重要的，是守住生命至上的底線——我們只用經得起驗證的技術。

缺數據，無AI

兩個月訓練百萬級病理切片

華為公司副總裁、數據存儲產品線總裁周躍峰表示，醫療領域的數據質量很高，這樣的行業會率先實現AI應用的落地。

周躍峰認為，目前AI應用場景落地主要存在三方面障礙。首先，從通用大模型到行業場景大模型，需要進行針對性訓練，訓練所需數據預處理耗時長，收集、清洗等環節占模型開發訓練時長60%；其次，行業場景模型訓練和應用落地難，項目開發難度大，人員技術要求高，開發周期不可控；最后，因算力等待、任務潮汐、資源碎片化等原因，AI集群可用度往往不足50%。

在與瑞金醫院合作的過程中，華為DCS AI解決方案通過AI全流程工具鏈ModelEngine、DCS XPU池化和容器技術，以及AI-Ready融合數據湖等關鍵能力，有效解決了上述三方面障礙。僅需16張卡，2個月訓練百萬病理切片，輕松實現行業專家大模型落地。

華為DCS AI解決方案提供以下三大核心價值：

數據工程工具化，縮短80%醫療訓練數據準備周期。實現跨院區統一數據可視、可管、可用，使能醫療數據永遠在線；ModelEngine內置40+專項數據處理算子，實現醫療知識快速生成；獨有的CSP數據預處理免patch切分算子，百萬規模切片預處理時長從月級到天級。

系統級模型訓練與推理加速能力，實現模型訓練周期縮短30%，推理并發提升一倍。高性能分布式文件存儲系統支持NDS存算協同、KVCache智能分級緩存特性，提升數據加載效率；DCS軟件提供SmartAI智能調度引擎，結合XPU池化基礎能力，有效提升AI集群可用度。

極簡應用開發平臺，支撐非專業開發者快速上手。低代碼開發、可視調測、自動評估、一鍵部署、零代碼維護，應用上線周期縮短80%；同時，華為也對外提供ModelEngine開源版本，幫助有開發能力的集成商伙伴搭建其個性化的AI應用開發平臺。

周躍峰表示，華為DCS AI解決方案致力于幫助AI快速行業化落地，推動千行萬業邁向智慧化未來。