创新思想 引领科技 赋能生命
行业观察 | 从“阅片”到“审片”
2026年病理诊断模式的范式重构
站在2026年的时间节点审视病理学科，数字化与智能化已不再是遥远的愿景，而是触手可及的现实。
近日，《中华病理学杂志》总编梁智勇教授发表了题为《人工智能时代病理学的坚守与创新》的新年寄语。文中强调，面对这个极具颠覆性的时代，病理学需要在技术赋能与人文坚守之间寻找新的平衡。这一极具前瞻性的行业洞察，不仅为学科发展定调，更引发了业界的深层思考：在宏观的“坚守与创新”之下，一线病理诊断的微观生态正在发生怎样的质变？
当AI从“尝鲜品”变为“必需品”，病理诊断的底层逻辑与工作流范式，正迎来一场静水流深的重构。
基础设施化：AI从“工具”走向“生态”
回顾过去五年，人工智能在病理领域的渗透经历了从“单点突破”到“全面融入”的过程。正如梁智勇教授所言，AI正从“辅助”走向“赋能”。
在当前的先进病理科中，AI已逐渐褪去“黑科技”的光环，转而成为病理科的新基建。它不再是医生需要刻意打开的独立软件，而是无感嵌入在LIS（实验室信息系统）与数字阅片终端中的底层服务。
从自动识别高风险区域的热力图导航，到分子分型的预测，算法算力正在成为病理医生视野的延伸。这种“隐形化”的趋势表明，行业竞争的焦点已不再是单纯拥有AI工具，而是如何构建“人机协同”的标准化作业程序（SOP），使算力资源流向诊断的每一个环节。
模式跃迁：从“搜索模式”向“审核模式”演进
随着技术渗透率的提升，病理医生的核心工作模式正在发生本质性偏移。传统的病理诊断主要依赖“搜索模式”（Search Mode）：医生需要在显微镜视野下进行高强度的视觉搜索，以捕捉微小的病变特征。这既是体力的考验，也是经验的积累。而在数智化成熟的今天，诊断流程正逐渐向“审核模式”（Audit Mode）演进。高置信度的AI算法能够预先完成病灶初筛、计数与测量，医生的核心职能随之转变为“验证”与“决策”。
这一范式重构对病理人才提出了全新的能力要求：
算法理解力： 医生需要理解模型的边界与局限，在算法提示与形态学直觉出现偏差时，具备通过多模态数据寻找真相的判读能力。
数据驾驭力： 从单纯的形态描述者，进阶为数据的把关人，确保AI输出的量化指标能够准确服务于临床决策。
价值回归：向“整合性诊断”进阶
AI承接了繁琐的机械性与重复性劳动，客观上为病理医生释放了宝贵的决策时间。这并非意味着病理医生作用的削弱，反而是病理学“全科属性”与“临床属性”的强势回归。
在“后AI时代”，优秀病理医生的价值将更多体现在整合性诊断（Integrated Diagnosis）上。通过综合临床信息、影像学数据、分子病理结果以及AI的量化分析，为患者提供一份包含预后预测与治疗指导的综合报告，而非仅止步于形态学分类。
正如梁智勇教授在寄语中指出的，“每一位在显微镜前坚守的同行都是医学真相的守护者。”技术的进步，实际上是在倒逼病理学科从“匠人式”的显微观察，向“大师级”的综合诊疗思维升级。
2026年，病理学正处于传统与创新的交汇点。梁智勇教授的寄语为行业指明了方向，而每一位从业者的实践则将决定这条道路的宽窄。
在智能化浪潮下，AI不会取代医生，但掌握人机协作能力的医生将引领学科的未来。病理学的下一个黄金时代，必将属于那些能够驾驭算法、解码数据，并始终坚守医学人文初心的“新时代病理人”。
