6月30日，上海交通大学医学院附属瑞金医院（以下简称“瑞金医院”）与华为联合开源全球首个临床级病理大模型"RuiPath"，并联合海内外12家医疗机构启动全球多中心计划，助力AI在医疗行业落地。此次双方合作直击行业长期存在的算力成本高、数据孤岛等痛点，为AI医疗规模化落地提供破局样本。
RuiPath病理模型为瑞金医院在华为团队技术支持下研发的临床级多模态病例大模型。此次开源的是RuiPath病理模型的核心“视觉基础模型”，该模型基于瑞金医院百万级高质量数字病理切片数据训练，以华为AI全流程工具链Model Engine进行标注、训练和模型精调，覆盖中国年发病率90%的19类癌种。
华为通过三大技术实现算力极限压缩。华为的模型蒸馏技术，将671B通用模型能力迁移至32B参数的专业模型；以查代算则能对模型固化的知识，通过缓存技术用快速查找替代复杂的重复计算，大幅降低推理成本；资源池化极致利用算力实现“昼推夜训”。
这使得模型开发仅需16卡集群，较传统方案大幅降低机房空间需求。瑞金医院病理科数据显示，采用统一数字病理格式（CSP）后存储成本直降45%，每日6000张切片产生的1.5PB年增量数据得以高效管理。
据弗若斯特沙利文预测，中国AI医疗市场规模将从2023年88亿元增至2033年3157亿元，年复合增长率达43.1%。科大讯飞（002230）、蚂蚁集团、百川智能和kimi等也在持续加码AI医疗。
“医疗行业长期积累了大量的高质量数据，这是率先实现AI行业化落地的前提”，华为副总裁、数据存储产品线总裁周跃峰在发布会现场强调。
此外，微软（MSFT）近期发布的突破性医疗AI系统MAI-DxO，验证了AI医疗的降本路径，其集成模式将单病例成本从人类医生的平均2963美元压至2396美元，准确率仍达85.5%，超人类医生4倍。
继蚂蚁集团收购好大夫、推出整合200位名医"数字分身"的AQ健康应用后，华为也开始组建医疗卫生军团切入诊疗核心环节。瑞金-华为模式正推动上海构建区域级病理模型生态，而微软MAI-DxO通过多智能体协作架构实现跨模型适配。业内共识在于，唯有解决"数据标准化+算力平民化"双重难题，AI医疗未来的千亿级市场才能真正激活。