商汤科技高层、研究院副院长及医疗业务CEO张少霆（图片由受访者提供）

DeepSeek广为人知，但病理大模型的具体内涵是什么？

与DeepSeek这类通用大模型相比，病理大模型专注于解决病理科医生在临床实践中遇到的具体问题。同时，与专注于如宫颈癌筛查等特定领域的模型不同，病理大模型旨在应对多种临床挑战。据资料显示，PathOrchestra涵盖了肺、乳腺、肝脏、食管等超过20种器官，能够支持上百项临床任务，是当时全球范围内覆盖临床任务范围最广的病理大模型。

AI病理诊断流程示意图（图片来源：头豹研究院报告）

NBD提问：病理大模型与DeepSeek的主要区别在哪里？

张少霆回答：DeepSeek等属于语言大模型范畴，而病理大模型则多为图像模型，部分为多模态模型。这两类模型在本质上有着显著区别。语言大模型通常拥有数百亿至数千亿级别的参数，通过不同的提示词即可应对成百上千种任务。而病理大模型的参数规模则在亿至十亿级别，针对特定的下游任务，仍需结合相关数据进行微调训练，以达到最佳适配效果。

因此，病理大模型并非通常意义上的“大模型”，它更接近于传统的预训练模型（Pre-trained Model），尚不具备语言大模型那样的广泛适用性，需进一步向下游任务深化。

NBD提问：商汤医疗为何选择开发病理大模型？

张少霆回答：在医疗图像辅助诊断领域，存在一个被称为“长尾问题”的概念。例如，肺结节检测这类高频问题，由于数据丰富且易于获取，因此可以较为容易地收集到足够数据来训练一个高效且性能出色的专才模型，这样的模型无需过于庞大。然而，对于小众疾病而言，数据标注稀缺且难以获得，传统的数据收集和标注方式显得力不从心。病理大模型的优势在于能够减少在长尾问题上对传统数据收集和标注的依赖，从而提高模型训练效率，更好地适应并解决这些子问题。

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