2025年伊始，DeepSeek火爆全球，国产人工智能大模型震动全球科技界。在医学界，AI也与各学科紧密联手，在数字化智慧化医疗中发挥重要作用。而刚刚闭幕的全国两会，在政府报告中提出“加强护理、儿科、病理、老年医学专业队伍建设”。

结合当前两大热门话题，《科普了，病理》第四期聚焦“病理学创新与传承之路”，步宏、邢晓明、滕梁红三位专家，深入探讨AI与病理学的结合与应用，病理医生的培养与人才队伍建设等热点问题。

▼ 嘉宾介绍

步  宏

中华医学会病理学分会前任主任委员

四川大学华西医院病理科教授

邢晓明

青岛大学第一临床医学院党委副书记

肿瘤病理重点实验室主任

滕梁红

首都医科大学宣武医院病理科主任医师

▼ 本期看点

步  宏：不懂人工智能的医生要被懂人工智能的医生替代掉。

邢晓明：我只有一张HE切片，通过人工智能就知道它的分子的改变是什么。

步  宏：未来的医学发展方向上，病理仍然是一个主角。

滕梁红：我觉得我们这个学科应该能吸引更多优秀的医学人才。

邢晓明：未来已来，智慧病理就是我们的未来。

▼ 重点内容

一、AI 与病理的深度融合

在器官病理学领域，借助 AI 对大体标本图像进行分析，能挖掘出更多有价值信息；组织学切片数字化后，AI 可辅助医生进行诊断。像宫颈液基涂片检查，AI 能先快速过滤阴性片子，大幅提高工作效率，让病理医生将精力集中在更关键的阳性样本上。在分子病理层面，AI 对数据的挖掘和分析早已展开，通过学习大量已诊断切片，它能像 “数据侦探” 一样，精准预测分子改变。比如从一张HE切片，借助 AI 技术就能推断出分子层面的变化，为后续精准治疗提供关键线索。

二、病理医生会被AI取代吗？

尽管 AI 在病理诊断中表现出色，但它无法完全取代病理医生。医学伦理的存在，决定了医疗决策最终需由医生做出。毕竟患者和社会更信赖医生的判断，AI 只是辅助工具。不过，不懂 AI 的医生很可能会在未来竞争中被懂 AI 的同行超越。AI 的优势在于不知疲倦、计数精准，能稳定输出结果，可辅助医生处理繁杂基础的工作。但 AI 的智能基于人类已有知识，其水平受限于所学习的切片诊断数据。病理医生经验丰富，且在不断积累和传承知识，这是 AI 难以企及的。

三、AI在病理学中的痛点

AI在病理学的发展并非一帆风顺，目前存在一些亟待解决的痛点。其一，不同医院的病理切片在染色深浅、切片厚度等方面存在差异，导致AI模型在不同医院的适用性受限。解决这一问题需“相向而行”，既要加强切片制作的标准化，也要提升AI模型对不同切片的适应能力。其二，病理图像的存储、保存、传输和调用面临巨大挑战，大型医院病理科每年需投入大量资金用于数字存储。此外，AI在病理学的市场接受度、收费标准等问题也亟待明确。

我国病理医生缺口巨大，现有病理医生数量仅达需求的1/5至1/10。病理医生的培养面临困境，每年规培生数量难以满足需求，病理医生往往工作超负荷。如今，病理学科逐渐从幕后走向台前，其价值得到更多认可，医院对平台科室的重视也让病理科地位提升，越来越多年轻人主动选择病理专业，第一志愿报考病理的人数显著增加。

五、患者与病理医生的沟通

患者与病理医生的沟通日益密切。有医院开设了病理咨询门诊，在 MDT（多学科诊疗）和病理会诊环节，患者有更多机会与病理医生交流。尤其是面对疑难病例、罕见肿瘤类型时，临床医生可能需要病理医生为患者解读报告、提供专业建议。在遗传咨询方面，病理医生也发挥着关键作用，为有家族病史的人绘制遗传图谱，指导检测和预防措施。

六、病理教学与学生培养

在病理教学方面，培养临床医生时，教学重点正从单纯知识记忆向临床应用转变；培养专业病理人才时，则注重新技术的运用。如今，AI和数字病理已融入教学过程，学生思维活跃，在参与相关课题中理解快速，还能为老师提供新思路。为适应时代发展，老师也需不断更新知识储备。在教学方法上，虚拟教学技术借助 AI 助力学生操作实践，避免伦理问题的同时，让学生获得更多实践机会。未来，医工结合是趋势，但要确保人的智慧与机器共同发展，而非被机器取代。

正如专家们所说，“未来已来，智慧病理就是我们的未来”。病理学在 AI 的赋能下，正迈向新征程。我们期待更多优秀人才投身病理行业，共同书写病理学创新与传承的新篇章，为医学发展注入源源不断的动力，守护大众健康。

视频链接：《科普了，病理》│病理学创新与传承之路