病理學曾被“現代醫學之父”威廉·奧斯勒稱作“醫學之本”。作為基礎醫學與臨床醫學之間的“橋梁學科”，以及絕大部分疾病診斷的“金標準”，其重要性不言而喻。

然而這一能夠闡明疾病本質，進一步探尋疾病發生規律的科學，卻長期在臨床中處于邊緣化位置。《2019年全國病理質量報告》顯示，我國平均每百張病床病理醫師數量僅0.55人，各省、自治區、直轄市均未達到中國病理科建設最低要求。

供需不平衡，帶來結構性失衡。不僅病理醫務工作人員總體處于超負荷運轉狀態，病理科質控和診斷水平亦難以提升。

另一方面，病理資源分布不均（二級醫院病理科醫師數量過少，少于兩位病理科醫師的醫院，三級公立醫院占比18.3%，而二級公立醫院則僅占比69.2%）、較長病理醫師培訓周期、人才缺失與分級診療政策的推進矛盾交織。

病理領域可謂痛點清晰。數字技術的興起，則為解決這一難題提供了一劑藥方。

以人工智能為例，這項具有深度學習能力的技術能夠對醫學影像進行迅速且標準化的處理，并對可疑影像進行勾畫、渲染，進而給出診斷建議。具體到病理領域，人工智能技術的應用則能在一定程度上提升病理醫生的工作效率、檢測準確率，并進一步使優質醫療資源下沉，賦能基層。

自2019年起，AI診斷公司產品接連獲批，更是為該賽道注入了一定信心。

成立于2017年8月的上海申摯醫療科技有限公司（以下簡稱“申摯醫療”），便是一家以數字病理為切入口，基于先進技術和先進算法做智慧診療的企業。申摯醫療通過AI+數據驅動全病程精細化管理，提升診療效率、改善健康水平。

成立時間雖不長，但對于智慧醫療申摯醫療有自己的見解——借助病程數據和醫療大數據算法驅動，實現從輔助診斷，到輔助治療，再到智慧隨訪一體的全病程精細化智慧管理。用更垂直和精準的信息化專科診療服務幫助患者高效問診和康復。

基于這一套邏輯，目前申摯醫療除病理流程管理軟件、人工智能驅動的省/市級病理數據中心、移植專病庫及智慧診斷、早期癌癥治療方案、智能藥典和數字化病理遠程閱片及標注系統，以及其他智能軟、硬件產品外，還自主研發并投入市場智慧專病（移植、腫瘤專病人工智能診療平臺）和智慧健康（個體健康畫像、健康狀況評估和重病篩查/風險預警的全面健康管理服務）產品。

同時，申摯醫療還擁有自主研發的診斷規則、知識圖譜、治療方案、客戶信息等有效大數據，以及智慧互聯網醫院建設、智能化提升技術和解決方案。

可以看出，申摯醫療的優勢正在于其對智慧醫院的理解，以及對相關業務鏈的建構。

以其核心產品病理管理系統為例，面對當前醫院的“數據孤島”現象，以及病理科醫生經驗難以量化等痛點，申摯醫療的病理管理系統首先實現了與院方HIS系統的無縫對接。病理科能從HIS或電子申請單上提取病人信息，病理醫生將病理報告內容審核后，將診斷信息發送到HIS系統，以病理報告方式顯示給臨床醫生查閱。

在診斷結果出來前，該病理管理系統還可發送相應的病例狀態（如已登記、已取材、已初審、已復審、報告延期及其原因等）到HIS系統，讓臨床醫生了解該病例在病理科所處的工作狀態。有效提升病理醫療信息管理水平，提供保證病人診療信息和行政管理信息的收集、存儲、處理、提取和數據交換的能力。

其次，該病理系統還提供質控指標查詢統計（標本規范化固定率、HE染色切片優良率、免疫組化染色切片優良率、術中快速病理診斷優良率、組織病理診斷及時率、細胞病理診斷及時率、各項分子病理檢測室內質控合格率、免疫組化染色室間質評合格率、各項分子病理室間質控合格率、細胞學病理診斷質控符合率、書中快速診斷與石蠟診斷符合率、臨床診斷符合率等）。

其三，從登記取材，到制作玻片和玻片掃描醫生都可以利用病理科流程管理及質控軟件進行操作。運用這一系統的優勢在于，在數字病理圖像管理系統中，可以對掃描完的數字病理圖片進行數據管理。同時，還可以利用AI輔助診斷系統和病理知識結構進行分析，醫生可以在AI數字病理閱片系統上直接看到各病種的病理信息，系統還會自動生成量化的病理分析報告和電子病理報告供臨床醫生進行診斷方案的制定。

最后，病理醫生還可以對系統生成的分析報告進行反饋和標注，通過AI訓練進一步提升系統診斷的精準度。

如今，申摯醫療主要服務于上海中山醫院、肺科醫院、上海市公共衛生臨床中心、兒童醫學中心、菏澤市立醫院等。

在與上海市公共衛生臨床中心合作過程中，申摯醫療了解到該醫院存在原有體檢系統、病理系統難以滿足日益增長的相關數據處理需求；互聯網醫院線上業務開展需要；院內系統接口混亂，難以管理、與新業務系統對接困難等問題，通過對醫院原有的系統升級改造，全流程、一體化地解決智能體檢、智慧病理、互聯網醫院問題，通過統一數據服務接口塢平臺，規范了院內數據，滿足醫院信息化建設需求。

而面對區域病理板塊信息化建設需求，申摯醫療則對區域醫院進行統一的病理人工智能平臺建設，同時利用深度學習、智能標注與智能識別進行區域市級醫院的病理報告的智能輔助診斷，實現了區域市級醫院之間病理報告的互聯互通與共享瀏覽，建設基于病理數據的人工智能科研平臺。

申摯醫療所開展的業務，還有許多。究其內核，即是以病理為主體，以智慧健康管理為驅動，將企業自身作為智慧醫院建設“工具包”，多維解決醫院信息化建設難題。

基于其主線業務、技術與數據積累，公司目前還開發出了通過構建海量疾病病理鑒別診斷知識庫，基于醫院真實患者數據的病例庫，為病理醫生診斷提供可靠診斷知識與臨床診斷、教學知識支撐的KuPath智慧病理助手。以及AI+數據驅動，精確描繪PHIS個體健康畫像，以患者為中心構建的全流程、自動化的患者隨訪管理體系——脈芽-智慧健康管理。在實時全病程監測患者指標數據變化，輔助醫生高效診療和全病程精細化管理隨訪的同時，實現為用戶提供精準、持續和定制化的健康管理服務。

從2016年AlphaGo以4:1的戰績戰勝世界圍棋頂級棋手李世石，到2019年宮頸癌篩查機器人憑借100%的準確率戰勝10名病理科醫生。人類對于人工智能的探索從未停止。

借助技術發展的東風，一大批企業應運而起。但摸清路究竟應怎么走，厘清醫療場景建設要點何在，或許才是技術能否積極賦能產業的關鍵所在。

不同于部分企業，申摯醫療以人工智能和數據為驅動，從最底層開始，做基礎能力建設，對業務進行精細化拆分、搭建，使業務能夠以塊狀的形式逐步擴充到其他疾病，進一步下沉基層，加大企業影響力。

這支有自身生長邏輯的企業究竟能夠走多遠？讓我們拭目以待。