2025 年 3 月 16 日清晨，广东省人民医院病理科主任李敏在晨会上展示了两张完全相同的病理切片。当参会医生都给出 "未见明显异常" 的判断时，AI 系统却在两张切片边缘标记出直径不足 0.3 毫米的癌变区域 —— 这正是第三代病理诊断 AI 在临床实测中发现的第 17 例早期漏诊病例。

DeepMed 团队在《自然・医学》公布的 20 万例双盲测试数据显示，该系统对 8 类恶性肿瘤的诊断准确率达到 99.2%，较三年前版本提升 4.7 个百分点。在肺腺癌亚型鉴别、前列腺癌 Gleason 分级等专业领域，AI 的诊断精度已超越 97.5% 的资深病理医师。特别在夜间急诊场景中，AI 系统对微小病灶的识别灵敏度比人类专家高出 23%。"这不是简单的图像识别竞赛。" 项目负责人王立群教授指着实验室里的显微成像系统解释，"我们给 AI 植入了病理医生的思维范式。" 通过深度分析近百万例确诊案例的治疗随访数据，系统不仅能判断良恶性，还能预测肿瘤侵袭程度和药物敏感性，这些功能在最新版本中已形成可视化报告。

在广州市天河区的 DeepMed 展示中心，工程师调出某乳腺癌病例的三维热力图。随着图像层级展开，AI 不仅标注出可疑区域，还通过色彩浓度显示细胞异型程度，用动态连线揭示微血管异常增生路径。"这套可视化系统让年轻医生能直观理解诊断依据，相当于每天跟着顶尖专家查房。" 正在参观的基层医生张伟感慨道。这种 "可解释性模块" 的临床价值在偏远地区尤为显著。在清远市连山县医院，AI 系统通过 5G 网络实时分析的数字切片，已帮助当地医生处理了 300 余例疑难病例。最典型的案例中，系统在一位 58 岁患者的胃镜活检标本里，发现了 5 个县级医院从未报告过的印戒细胞癌病灶。

"AI 不会替代医生，但能放大医生的价值。" 王立群教授在发布会现场展示了组对比数据：使用辅助诊断系统后，基层医院的恶性肿瘤检出率提升 41%，平均诊断时间缩短 65%。即将启动的 "灯塔计划" 拟在年内向 500 家县级医院部署该系统，重点解决病理医师数量不足导致的诊断延误问题。在医疗资源最紧缺的西部地区，这套系统正带来革命性变化。固原市人民医院病理科现有 3 名医生，却要承担周边 200 万人口的诊断任务。接入 AI 系统三个月后，他们的日处理量从 15 例激增至 80 例，诊断符合率反而从 89% 提升到 96%。"现在我们可以把更多精力放在与临床科室的沟通上。" 主任医师马兰花说。

这场静悄悄的技术革命正在重塑医疗格局。当 AI 系统在深圳某三甲医院创下连续诊断 1400 例零失误的记录时，人类专家团队也同步刷新了自己的诊断准确率 —— 在科技与人文的交汇点上，最好的医疗永远是人机协作的智慧结晶。