AI病理切片初筛定制：染色差异与复核队列

医疗AI实验室近期在病理辅助初筛方向做了一轮小规模实验性验证，目标不是替代病理医生，而是把「哪些片子先看」这件事排得更合理。

实验遇到的第一个问题不是模型结构，而是染色差异。同一套模型换到不同中心、不同批次的切片上，色偏会让敏感度明显下滑。我们采用颜色去卷积加轻量增广做归一化，并把阈值调优的目标从「灵敏度最大化」改为「复核工作量可控」，模型输出改为三档：建议复核、不确定、低风险，其中不确定档强制进入人工队列，不参与分流。

要点：
· 进展：在某院 1,800 张 WSJ 级切片上分块推理，人工复核前病灶检出灵敏度 96.2%，单张平均推理约 40 秒（单卡）；高风险档与不确定档合计，约压缩 35% 的日常浏览时间，双人复核流程保持不变。
· 下一步：与病理科开展前瞻性对照，量化染色归一化对跨中心泛化的实际贡献，同时归档模型漏检样本的形态学特征，反哺训练集而非单纯加量。