重庆大学附属肿瘤医院发布了诊疗级多模态病理大模型“灵眸”，该模型以高质量数据为基础，具备精准诊疗、透明推理和灵活部署三大优势。它能够识别多种肿瘤亚型，进行蛋白表达预测与肿瘤量化分析。通过独创的病理思维链框架，模型完整还原医生临床诊断路径，同时实现了轻量级GPU服务器私有化部署。该模型整合了丰富的病理知识库和百万级病理图像资源，在细胞和组织病理识别方面均表现出色，为病理诊断的智能化和精准化发展提供了有力支持。

🔬 精准诊疗能力：模型可识别胃、结直肠、乳腺等九大器官的57种肿瘤亚型，并进行癌变判别、病灶分割、蛋白表达预测与肿瘤量化分析。

💡 透明化推理机制：通过独创的病理思维链框架，完整还原医生临床诊断路径，例如在三阴性乳腺癌案例中，逐步输出可追溯的诊断结论。

⚙️ 灵活部署能力：原始模型参数高达6700亿，但通过知识蒸馏等技术优化，已实现轻量级GPU服务器私有化部署，保障医院数据安全。

📚 专业级病理知识库：研发团队整合近10年高影响力医学文献、36种国际权威病理期刊及百余本经典教材，构建覆盖普通病理学与肿瘤病理学的知识体系。

📊 卓越性能表现：在细胞病理识别中实现了99.5%的敏感度与82.6%的特异性，在组织病理方面，该模型敏感度高达99.6%、特异性达83.5%，免疫组化分析中，定量误差率控制在1%以内。

可实现精准诊疗、透明推理、灵活部署

    科技日报讯 （记者雍黎 通讯员熊新翔）4月16日，记者从重庆大学附属肿瘤医院获悉，该院日前发布了诊疗级多模态病理大模型——“灵眸”。该模型以高质量数据为基础，可进行多器官精准诊断，全面感知病理特征，利用AI辅助诊断癌症。

    “在实际应用中，‘灵眸’展现出三大突破性优势。”肿瘤医院智能肿瘤学研究中心常务副主任、首席AI科学家蔡文立说，一是精准诊疗能力，模型可识别胃、结直肠、乳腺等九大器官的57种肿瘤亚型，不仅能判别癌变、分割病灶区域，还可进行蛋白表达预测与肿瘤量化分析；二是透明化推理机制，通过独创的病理思维链框架，完整还原医生临床诊断路径，例如在三阴性乳腺癌案例中，模型从染色质量评估、形态特征识别到免疫组化证据分析，逐步输出可追溯的诊断结论；三是灵活部署能力，尽管原始模型参数高达6700亿，但通过知识蒸馏等技术优化，已实现轻量级GPU服务器私有化部署，在保障医院数据安全的同时降低应用门槛。

    “专业级病理知识库是‘灵眸’的核心竞争力”，蔡文立表示，研发团队整合近10年高影响力医学文献、36种国际权威病理期刊及百余本经典教材，构建覆盖普通病理学与肿瘤病理学的知识体系，并依托超100万例涵盖细胞学、组织学及免疫组化的高质量病理图像资源，形成亿级图像块三元组语料库，为模型提供扎实的数据支撑。

    经过测试，“灵眸”在细胞病理识别中实现了99.5%的敏感度与82.6%的特异性，达到细胞级检测水平。此外，在组织病理方面，该模型敏感度高达99.6%、特异性达83.5%，具备95.8%的部位识别准确率，能够精确识别肿瘤区域并进行亚型分类。在免疫组化分析中，定量误差率控制在1%以内，确保染色表达评估高度一致。蔡文立表示，上述性能表明“灵眸”具备“诊疗级”的精准辅助病理判读的能力。

    “灵眸”的发布标志着AI技术在病理诊断、科研创新及临床决策中的深度应用，将助力病理学向智能化、精准化发展。