2026年1月21日，香港科技大学（HKUST）陈浩教授应邀莅临上海交通大学医学院临床医学研究院并作了题为“病理大模型赋能癌症精准诊疗全流程”的学术讲座。陈浩教授现任香港科技大学医工交叉联合创新中心主任，长期致力于医疗大模型，计算病理，多模态数据融合，医学图像分析，计算机辅助微无创诊疗等方面的研究。

讲座伊始，陈教授回顾了人工智能发展的历史脉络。迈入了以大模型主导的新时代，随着人工智能与数字病理学的深度融合，病理大模型正成为癌症精准诊疗领域的新范式。陈教授指出，病理学诊断正经历从传统的“形态学病理”向“多模态精准肿瘤学”的演变。面对海量病理图像数据的挑战，传统的单模态分析已难以满足需求，发展病理学基础模型（Pathology Foundation Models, PFMs）已成为必然趋势，而这也同样赋予传统病理医生崭新的发展机会。

陈教授详细展示了其Smart Lab团队在病理学大模型领域的系统性研究成果，涵盖了从图像质量增强、分割量化、诊断报告生成到预后预测的全流程，探讨了病理大模型在癌症精准诊断、分子分型预测、治疗响应评估及预后分析中的前沿进展，揭示其通过多模态数据融合（如全切片图像、影像、基因组学及临床信息）实现"微观-介观-宏观"关联解析的突破潜力。陈教授还发布了团队构建的病理基础模型基准测试平台——PathBench。该平台涵盖了来自26家医院的4万余名患者数据，包含115项内部任务和外部验证任务。基于PathBench的评估结果显示，H-Optimus-1和Virchow2等模型在多数任务中表现优异。

在展望未来时，陈教授指出了当前病理数字基础设施亟需完善，开发真正的大模型，通过医工交叉深度合作，推动病理大模型的发展。本次讲座内容详实、视野前瞻，不仅为师生们展示了AI病理学的最新技术图景，也引发了大家对医疗AI未来发展方向的深刻思考。