病理初筛是医疗AI落地中算力与标注双重吃紧的环节：一张全切片图像（WSI）常达数万×数万像素，整图推理既慢，也难以向医生解释判断依据。本阶段实验采用“两级视野”策略——先在低倍视野做组织区域分割与可疑ROI定位，仅在候选区域切出高倍视野做特征提取，再用注意力池化聚合成切片级阳性概率。结果按置信度分三档流转：高置信阳性直接进入医生复核队列；中间区间输出热力图供医生定位；低置信与模型间分歧样本进入疑难片队列，由高年资医师标注后回灌训练。
阶段性进展（试点科室内部评测，样本量有限，不作为性能承诺）：
- 近三个月累计处理约1.2万张切片，阴性片初筛一致率96.7%，单张平均推理耗时由整图方案的约4分钟降至50秒左右；
- 疑难片队列累计回收约900例人工标注，其中约三成源于制片质量导致的伪影，已单独建立质控标签，未直接并入阳性训练集。
下一步计划把染色批次、扫描仪型号作为域标签引入训练，测试跨中心迁移时的性能衰减；同时探索将结构化报告草稿接入病理工作站，让AI输出停留在“提示与排序”层面，最终判读仍由医生签发。
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