夜雨聆风2026年，大量AI产品正从"单点辅助工具"向"全流程智能体（Agent）"方向跨越。病理领域同样如此，目前方信的病理AI Agent已经能够自主完成“切片扫描→玻片上传→预分析→可疑区域标注→参考病例检索→诊断建议生成→报告初稿撰写'的完整流程，对于已经覆盖的病种，病理医生只需做最终审核确认。
一、病理AI的进化路径
什么是"智能体"？与传统AI辅助工具相比，智能体具备自主规划、自主决策、多步骤任务执行的能力。它不再只是被动等待医生指令的"工具"，而是能够主动理解任务目标、拆解执行步骤、调用各类工具、并最终交付完整结果的"数字助手"。在病理诊断领域，这种转变的意义尤为重大。
传统病理AI辅助工具的工作模式是：医生打开软件→导入切片图像→AI给出辅助分析结果→医生参考结果作出诊断。整个流程的主导权在人类医生手中，AI只是"参谋"。
病理AI Agent的工作模式是：医生提交任务→Agent自动完成"切片上传→预分析→可疑区域标注→参考病例检索→诊断建议生成→报告初稿撰写"的完整流程→医生做最终审核确认。AI从"参谋"变成了"初级助理"，承接了大量重复性、规则性的工作。
这一转变的背后，是大模型技术、工作流编排技术、医学知识图谱技术，以及病理AI专用算法的综合进步，这些技术终于成熟到可以在真实临床场景中可靠运行的阶段。
二、技术解析：AI Agent如何工作
要理解病理AI Agent的临床价值，需要先了解它的技术工作原理。一个完整的病理AI Agent系统，通常包含以下核心模块：
切片预分析模块：对上传的数字病理切片进行全片扫描分析，识别组织类型、检测异常区域、计算组织学评分。这一模块承接了传统病理AI的核心能力，但在Agent架构下，它的输出会作为后续步骤的输入，而非孤立呈现给医生。
可疑区域标注模块：在切片预分析结果的基础上，自动标注出需要医生重点关注的视野区域。与传统AI的"热图"展示不同，Agent会对可疑区域进行结构化描述。
参考病例检索模块：基于当前切片的病理特征，从医院历史病例库、区域病理数据库、权威病理图谱库中检索相似病例，并将检索结果结构化呈现给医生。这一模块显著降低了疑难病例的诊断难度。
诊断建议生成模块：综合切片预分析、可疑区域标注、参考病例检索的结果，生成结构化的诊断建议初稿。需要注意的是，这一模块的输出是"建议"而非"诊断"，最终诊断决策权始终在病理医生手中。
报告初稿撰写模块：基于诊断建议初稿，自动生成符合规范要求的结构化病理报告，医生还可在此基础上进行修改、补充、确认，最终签发。
上述模块不是简单堆叠，而是通过工作流引擎进行智能编排。Agent会根据当前任务的具体情境，动态决定调用哪些模块、以什么顺序调用、各模块的输出如何传递。这种"自主性"是智能体与传统辅助工具的本质区别。
三、循序渐进：AI Agent落地之路
目前AI Agent的落地普遍选择"循序渐进"的推进策略，初期将Agent应用于"初筛预分析"环节，让医生逐步熟悉系统的工作方式和输出特点；待医生对系统建立信任后，再逐步开放更多功能模块。这种策略可有效降低新技术的接受门槛。
从疾病类型来看，目前落地应用主要集中在组织学病理的常见肿瘤诊断领域，如胃部疾病、结直肠疾病、肺部疾病、乳腺疾病等，这些领域的病理AI算法相对成熟，训练数据相对充足，适合作为Agent应用的切入点。
就方信自身的研发及落地进程来看，随着试点数据的积累和算法的持续优化，病理AI Agent的应用范围将逐步扩展至更多疾病类型，最终覆盖组织学病理诊断的主要场景。当然，病理AI Agent的出现，对医院病理科的数字病理系统建设也提出了新的要求。
首先，数字病理系统需要具备"Agent友好"的架构设计。传统的数字病理系统，主要解决"切片数字化"和"存储管理"问题。而要支持Agent应用，系统还需要具备任务编排引擎、医学知识图谱、结构化报告生成等能力。这对包括方信在内的病理业务系统供应商的技术能力提出了更高要求。
其次，病理科需要重新审视"人机协同"的工作流程设计。Agent的引入，不是简单地"增加一个软件模块"，而是需要重新设计从切片接收到报告签发的完整工作流程。哪些环节由Agent完成？哪些环节必须由医生完成？Agent的输出如何呈现给医生？医生如何对Agent的输出进行反馈和校正？这些问题都需要在流程设计阶段就充分考虑。
最后，病理科需要重视医生对Agent系统的"信任建设"。任何新技术的临床落地，最终都要经过医生的"心理接受"这一关。让医生理解Agent的工作原理、看到Agent的实际效果、参与Agent的持续优化，是建立信任的关键路径。
对方信而言，这一趋势带来了新的机遇和挑战。机遇在于，智能体架构为病理AI创造了更大的临床价值空间；挑战在于，智能体系统对技术能力、产品能力、服务能力都提出了更高要求。病理AI从辅助工具到智能体的跨越，是技术赋能病理诊断的重要里程碑，它以高效、精准的全流程能力，解放病理医生的重复性工作，让医生聚焦于疑难病例研判与临床决策。未来，随着技术持续迭代与临床协同不断深化，病理AI智能体将成为病理科高质量发展的重要支撑，推动病理诊断迈向更智能、高效、规范的新阶段。
老猫整理
2026年6月
于广州华新园
