12月5日，在第五届天津国际乳腺癌大会上，我国首个专注于乳腺病理的垂直大模型“BRIGHT”正式发布。该模型由天津医科大学肿瘤医院乳腺病理研究室与广东省人民医院-广东省医学影像智能分析与应用重点实验室联合研发，标志着我国在病理人工智能领域取得重要突破，乳腺癌精准诊疗步入智能化、标准化新阶段。

应对乳腺癌高发挑战

病理诊断呼唤智能化革新

乳腺癌是全球女性最为常见的恶性肿瘤。在我国，其发病率长期居于女性恶性肿瘤首位，且呈现年轻化趋势。病理诊断作为制定乳腺癌治疗方案的“金标准”，其准确性与一致性直接关系到治疗成败与患者预后。

然而，病理医师培养周期长、全国病理专家资源分布不均、诊断标准执行存在差异等问题，尤其给基层医疗机构带来巨大压力。发展可靠、高效的人工智能辅助工具，提升病理诊断的可及性、一致性与效率，成为推动优质医疗资源下沉、实现诊疗同质化的关键路径。

汇聚全国优质数据

锻造高水平病理AI基石

此次发布的BRIGHT大模型（全称：Intelligence BReast pathology foundation model developed by Tianjin cancer Hospital and Guangdong provincial people's Hospital），依托全国20余家三甲医院的临床支持，构建了迄今为止国内规模最大、信息最为完整的乳腺病理数据集之一。大模型基于超过6万张乳腺病理全切片图像进行深度训练，确保了模型在处理多样化、复杂真实世界病理图像时的稳健性。

“我们采用多中心、多设备来源的数据进行训练，目的就是让BRIGHT能够更好地适应不同地区、不同等级医院的实际情况，具备强大的临床泛化能力。”天津医科大学肿瘤医院乳腺病理学科带头人、乳腺病理研究室主任郭晓静教授介绍。

明确“助手”定位

赋能病理医生专业判断

“BRIGHT的初心，是成为病理医生的‘智能伙伴’，辅助医生的专业判断。”郭晓静教授在发布会上指出，模型聚焦于乳腺癌诊疗核心环节，目前已集成四大核心功能：

一是辅助精准诊断。通过自动识别并分析病灶区域，提升诊断效率和不同病理医生之间的一致性。

二是分子分型预测（ER、PR、HER2、Ki67等）。基于H&E图像预测关键指标，为靶向和内分泌治疗提供重要参考。

三是新辅助治疗疗效评估。识别治疗前后的形态学变化，支持临床进行早期疗效判断。

四是预后风险预测。深入分析图像的深层特征，为复发风险评估与随访管理提供支持。

郭晓静教授表示，BRIGHT通过承担大量重复性、定量化任务，可以让病理医生从繁重的基础工作中解放出来，将更多精力集中于复杂病变判断和临床深入沟通。同时，它提供的标准化、可复核结果也将帮助年轻医生加速成长。

构建“医—教—研”一体化生态

擘画智能病理未来

天津医科大学校长、天津医科大学肿瘤医院院长郝继辉教授在发布仪式上指出，BRIGHT的推出为提升乳腺病理诊断一致性、推动优质医疗资源共享奠定了重要基础，是医院推动医学科技创新、服务“健康中国”战略的重要实践。未来，大模型将围绕三大方向系统推进：在医疗端，它具备为基层和区域医院提供标准化、可复现的智能病理辅助能力，让“金标准”诊断不再受地域限制；在教学端，利用结构化分析能力与标准化病例库，可以提升住培医生和年轻病理医师的培养效率；在科研端，借助模型对图像深层特征的刻画，为病理形态学研究和新型表征发现提供技术基础。

研发团队表示，下一步将推动更多医院加入数据共建与验证，共同建设全国乳腺病理智能诊疗协作体系。

发布仪式现场，播放了BRIGHT模型研发与应用宣传片，首次系统展示了其数据建设、算法框架、训练体系、临床应用和未来发展路线。未来，BRIGHT将继续拓展模型任务范围，完善与医院LIS、数字病理平台等系统的深度融合，逐步形成可复制、可推广的智能病理标准体系。

以智能之光敬畏生命，以科技之智守护健康。作为我国在乳腺病理垂直领域打造的首个专业大模型，BRIGHT的发布不仅是人工智能与医学交叉融合的一项标志性成果，更是我国面向人民生命健康、推动乳腺癌诊疗体系向智能化、精准化、普惠化迈进的关键一步。它的持续完善与广泛应用，有望为广大患者带来更可及、更高效、更一致的诊疗服务，也为全球智慧医疗发展贡献独特的“中国方案”与“中国智慧”。