全球病理行业研究报告(2025-2026)

信息截至 2026 年 2 月 23 日，覆盖市场数据、学术前沿、企业动态、社区讨论、行业会议等多维度信源。

一、市场规模与增长预测

1.1 数字病理市场

数字病理（Digital Pathology）是当前病理行业增长最快的细分领域。多家研究机构给出的市场规模预测存在口径差异，但方向一致：

1.2 AI 病理诊断市场

AI 在病理中的应用正在形成独立的市场分支。SNS Insider 估计 2025 年 AI 病理市场规模约 22.3 亿（CAGR 7.8%）。另一份报告预测 AI 病理诊断市场到 2035 年将达到 $100 亿（CAGR 18.1%）。 citationcitation

1.3 病理实验室市场

整体病理实验室市场规模更大。Towards Healthcare 预测到 2034 年全球病理实验室市场将达到 $8,344 亿，受数字化转型、云端实验室信息系统（LIS）普及和远程病理需求推动。 citation

1.4 区域增长格局

亚太地区是增长最快的区域，CAGR 约 11%（2025-2030）。中国、日本、印度的国家级医疗数字化蓝图正在为二三级医院释放预算，数字病理被视为“跨越式技术”。英国政府已投入 6,600 万英镑（约 $8,500 万）用于数字病理和 AI 诊断技术。 citation

二、核心驱动力与行业趋势

2.1 AI 从实验走向临床常规

2025-2026 年最显著的变化是 AI 工具开始嵌入日常病理工作流。Proscia 的 Concentriq 平台报告日处理量增长 400%，达到每天 32,000 例患者诊断。PathAI 的 AISight 平台已整合 Deep Bio、DoMore Diagnostics、Paige、Visiopharm 等多家算法，形成“算法市场”模式。 citationcitation

STAT News 在 2026 年 2 月报道，Valar Labs 等公司推出的 AI 工具已能预测胰腺癌患者对化疗的反应，正在从辅助诊断向治疗决策支持延伸。 citation

2.2 AI 成为伴随诊断（CDx）设计的内置组件

Proscia 在其 2026 年预测中指出，AI 正在从“后期附加”变为伴随诊断项目从一开始就内置的组成部分，对证据标准、性能监控和跨人群临床可靠性有更明确的要求。病理图像的价值正在被重新定义：一张切片不再只服务于一次诊断，而是被复用于生物标志物发现、AI 模型训练、临床试验终点设定和诊断决策。 citation

2.3 远程病理与人力短缺

病理医生短缺是全球性问题。数字病理正在支撑远程诊断和实时协作，解决偏远地区的专家资源不足。Mordor Intelligence 指出，远程病理应用是市场增长的核心驱动力之一。McLaren Health Care 在 2025 年 7 月在其 12 家医院系统全面部署了数字病理项目。 citation

2.4 云端数据管理与互操作性

实验室正在采用云端 LIS 系统进行安全数据存储和共享。Philips 在 2025 年 9 月发布了 Pathology Scanner SGi，首次支持可配置的 DICOM、JPEG 和 JPEG XL 输出格式，降低了大规模数字病理影像管理的门槛。互操作性（与医院系统、电子病历、远程医疗平台的对接）仍然是 2026 年的优先事项。 citation

2.5 报销编码与商业化瓶颈

2026 年预计会出现更正式的数字病理服务和 AI 服务编码方式，但稳定、广泛的报销仍需等待价值被充分证明和使用量可追踪。美国病理学会（CAP）估计 2026 年病理医生将获得约 1.73% 的薪酬增长（基于 75% 的 MEI 更新）。 citation

三、企业竞争格局与融资动态

3.1 头部企业矩阵

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3.2 并购整合趋势

2025 年生命科学 M&A 投资总额达 8,120 万）是病理 AI 领域的标志性事件，表明平台型公司正在通过收购补齐病理 AI 能力。印度市场也出现整合：Metropolis Healthcare 在 2025 年 3 月收购 Scientific Pathology 以扩展区域覆盖。 citation

四、学术前沿与科研方向

4.1 病理基础模型（Foundation Models）

这是 2025-2026 年计算病理学最核心的研究方向。关键进展：

多模态全切片基础模型：Nature Medicine 发表的研究使用 335,645 张全切片图像预训练基础模型，能在数据稀缺场景下执行临床任务和生成报告。 citation

多模态知识增强模型（mSTAR）：Nature Communications 发表，将病理报告和基因表达谱与视觉数据整合，在肿瘤学临床和分子任务中表现优异。 citation

RudolfV：由 15+实验室合作开发的病理学家驱动 AI 模型，擅长肿瘤微环境分析和生物标志物评估，强调人类监督下的 AI 增强。 citation

多模态基础模型综述：arXiv 上的系统综述覆盖了计算病理学中多模态基础模型的最新进展。 citation

4.2 空间转录组学与病理融合

这是 2025 年爆发式增长的交叉领域：

OmiCLIP/Loki 平台：Nature Methods 发表，建立了视觉-组学基础模型，整合组织病理学与空间转录组学数据，使用 220 万组织切片训练。 citation

spEMO：Nature Biomedical Engineering 发表，将病理基础模型的嵌入与大语言模型嵌入统一，推进空间多组学研究。 citation

PAST：泛癌单细胞基础模型，在 2,000 万配对的组织病理图像和单细胞转录组上训练，建立了病理基础模型的新范式。 citation

Nicheformer：Nature Methods 发表的 transformer 基础模型，在人类和小鼠的解离单细胞和靶向空间转录组学数据上训练。 citation

HiBio-ST：ICLR 2026 投稿，提出带有生物先验锚点的分层多模态基础模型。 citation

4.3 可解释 AI 与偏差消除

SAGE 框架：arXiv 2026 年 2 月发表，通过协调专门的生物学上下文化代理和经验假设验证代理，推进计算病理学的临床转化。 citation

可解释 AI 识别模型局限性：研究表明可解释 AI 方法能识别计算病理模型的局限性和组织生物标志物。 citation

ESDIP 偏差消除：European Society of Digital and Integrative Pathology 发表关于消除计算病理学中 AI 偏差的系统性研究。 citation

4.4 特定癌种的 AI 应用

前列腺癌：Nature Reviews Urology 发表了 AI 和数字病理在前列腺癌中的最新综述。 citation

乳腺癌：npj Breast Cancer 发表了面向任务的 AI 模型优化乳腺癌分子预测的研究。 citation

恶性肿瘤起源预测：npj Digital Medicine 发表了基于细胞学/组织病理全切片图像的深度学习恶性肿瘤起源预测。 citation

4.5 内容生成模型

一篇覆盖 150+篇文献的综合综述（截至 2025 年 7 月）系统梳理了计算病理学中的内容生成模型，包括合成数据生成、数据增强等方向。 citation

五、热门视频资源

5.1 权威教育讲座

5.2 实操与趋势解读

六、行业会议与组织动态

6.1 重要会议日历

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6.2 行业组织

• USCAP（United States and Canadian Academy of Pathology）：全球最大的病理学术组织，2026 年将加强对研究型病理学家的支持

• ASCP（American Society for Clinical Pathology）：10 万+会员，覆盖解剖和临床病理

• CAP（College of American Pathologists）：关注政策倡导、报销和网络充足性

• DPA（Digital Pathology Association）：数字病理专业组织

• ESDIP（European Society of Digital and Integrative Pathology）：欧洲数字病理组织

七、社区讨论热点（Reddit / X）

7.1 Reddit r/pathology 核心话题

“AI 会取代病理医生吗？” 这是 Reddit 上最持久的讨论主题。社区共识是：AI 在特定任务上已超越人眼，但由于安全、法律和工作流整合等原因，短期内不会取代病理医生。实际上，病理学因自动化的大量实施反而“boomed”（蓬勃发展），病理医生的角色正在从纯诊断向更复杂的临床决策咨询演变。 citationcitation

“病理 AI 公司怎么了？” 2025 年 4 月的热门帖子（60 票，18 评论）讨论了病理 AI 公司面临的“连锁问题”：没有单一解决方案能触发数字病理的临界点，需要扫描仪成本、工作流整合、报销政策、IT 基础设施等多个环节同时突破。 citation

住院医使用 AI 工具：年轻病理医生已开始在日常工作中使用 ChatGPT 等通用 AI 工具辅助学习和诊断。 citation

7.2 X (Twitter) 活跃账号与话题

关键账号：

• @dpatweet（Digital Pathology Association）：定期发布“Beyond The Scope”播客，讨论基础模型和生成式 AI

• @pathologistmag（The Pathologist）：发布行业趋势调查和 eBook

• @Human_Pathology:Human Pathology 期刊官方账号

• @HeadandNeckPath：发布基础模型在病理学中的研究趋势可视化

• @EricTopol：医学 AI 领域意见领袖，关注脑影像 AI 等交叉方向

• @UMichPath：密歇根大学病理系，强调数字病理对全球诊断的变革潜力

• @OncoAlert：肿瘤学 AI 整合讨论

2026 年 2 月的 X 讨论热点集中在：基础模型在病理学中的发表量激增（2020-2025 年 vision transformer 和 LLM 相关论文显著增长）、AI 在乳腺癌 TIL 分析中的应用、数字病理运营化挑战等。

八、专业媒体与行业博客

8.1 核心信息源

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8.2 Nature 2025 年 5 月专题

Nature 在 2025 年 5 月发表了“How artificial intelligence is transforming pathology”专题报道，系统梳理了 AI 如何改变病理学。文中提到 UNICORN 项目将测试 20 个任务（覆盖病理学和放射学等多领域）。 citation

九、关键技术方向总结

9.1 六大前沿方向

1. 病理基础模型 → 从单模态视觉到多模态（影像+报告+基因表达）
2. 空间转录组学融合 → 将分子层面信息与组织形态学对齐
3. AI伴随诊断 → AI从辅助工具变为CDx设计的内置组件
4. 可解释AI → 解决"黑箱"问题，推动临床转化
5. 内容生成模型 → 合成病理数据、数据增强、虚拟染色
6. 无切片病理 → MUSE等技术实现直接数字化成像，跳过传统制片流程

9.2 产业链关键环节

扫描仪硬件（Roche/Ventana, Philips, Hamamatsu）
  → 图像管理平台（Proscia Concentriq, PathAI AISight, Indica Labs HALO Link）
    → AI算法层（Paige, Ibex, Deep Bio, Visiopharm, Mindpeak）
      → 临床应用（癌症检测、分级、生物标志物预测、治疗反应预测）
        → 制药/生物技术（药物发现、临床试验、CDx开发）

十、值得持续跟踪的信号

1. USCAP 2026（3 月 21-26 日，San Antonio）：关注新发布的研究型病理学家支持计划和最新摘要

2. ASCP+CAP-ACP 联合年会（11 月，Montreal）：北美两大组织首次联合，可能释放政策和标准化信号

3. Tempus 整合 Paige 后的产品动向：平台型公司收购 AI 公司后的整合效果

4. Proscia 的 CDx 管线进展：AI 内置于伴随诊断的商业化路径

5. 空间转录组学+病理基础模型的临床验证：从 Nature Methods 论文到实际临床应用的转化周期

6. FDA 对 AI 病理工具的监管演进：2025 年 Roche VENTANA DP 600 获批后，更多 AI 工具的审批节奏

7. 报销政策变化：数字病理和 AI 服务的 CPT 编码和支付政策

8. 亚太市场扩张：中国、日本、印度的数字病理部署进展

报告信源覆盖：Mordor Intelligence, MarketsandMarkets, Research Nester, Research and Markets, SNS Insider, Nature, Nature Medicine, Nature Methods, Nature Biomedical Engineering, Nature Communications, Nature Reviews Urology, npj Breast Cancer, npj Digital Medicine, arXiv, ICLR, ScienceDirect, Springer, Oxford Academic, STAT News, The Pathologist, Pathology News, Proscia Blog, MedCity News, Reddit r/pathology, X/Twitter, USCAP, ASCP, CAP, DPA, Tracxn, GlobeNewswire, PRNewswire, EY 等。