精准诊疗，是当下医疗行业公认的最具确定性的黄金赛道和核心增长极。而精准诊疗的前提和核心是精准诊断，精准诊断的基础依托于病理学科的全方位研判。尤其在肿瘤个体化治疗体系中，病理诊断是肿瘤诊疗方案制定的根本依据。

然而，深耕病理诊断多年的苏州大学附属第一医院病理科主任郭凌川指出，被誉为疾病诊断“金标准”的病理科，在现实中却长期被定位为“辅助科室/医技科室”，诊断模式封闭、临床协同不足、人才储备匮乏，内外失衡之下，学科转型迫在眉睫。新时代病理学科必须完成从“闭门诊断”到“全面融合临床诊疗”、从单一报告到全维度整合诊断、从单次诊断到全周期动态研判的系统性转型，才能真正成为精准诊疗体系的核心支撑。

破除壁垒：从“闭门”走向临床

传统病理工作形成了固有模式：病理医生坐在显微镜前阅片，不看病人、不接触病人，单纯依靠镜下形态学改变出具诊断结论。这种模式曾让病理医生高度专注于切片形态观察，但也埋下了巨大的临床风险。

郭凌川以肺结节诊断为例：肾透明细胞癌肺转移时，镜下可见大量透明细胞，若病理医生不掌握患者既往肿瘤病史，极易将转移灶误诊为泡沫细胞反应或肺部原发肿瘤。术中冰冻诊断更是如此，从标本送检到出报告全程仅半小时，留给病理医生分析的时间不过几分钟，若未提前掌握病史，误诊风险极高。常规诊断中，肺癌诊断需警惕低分化癌与小细胞癌的混淆。两者治疗方案存在本质区别：前者多以手术为主，后者则以放化疗为基石。一旦鉴别诊断失误，将直接误导治疗策略，严重影响患者预后。除此之外，骨肿瘤诊断同样不能脱离临床，不了解患者年龄、发病部位、影像学改变，极易将良性骨痂反应误诊为恶性骨肉瘤。

“病理诊断不能后置、不能孤立，必须前置融入临床。”郭凌川提出，病理学科需要建立常态化临床对接机制，提前掌握患者既往病史、治疗史、基础疾病等核心信息，补齐诊断信息链条。当病理诊断结果与临床预判存在偏差时，必须主动联动复盘、溯源原因、校正诊断，在诊疗前期规避风险，而非在失误后被动整改。“MDT（多学科会诊）只是协同的起点，病理走向临床、融入临床，才是新时代学科转型的真正方向。”

然而，将病理诊断前置融入临床诊疗面临多重现实阻力：临床端，工作负荷大、节奏快，病理申请单多由住院医师、规培医师套用模板或AI生成，关键信息可能缺失。标本端，微创诊疗普及导致标本质量大幅下降。传统手术标本组织完整、结构清晰，而穿刺标本只是病灶上的一个点、一条线，以局部微量组织代表整体病灶，极易出现取样偏差，直接导致诊断符合率下降。认知端，临床对分子检测过度迷信，部分医生在没有充分了解基因检测的原理和流程的情况下，认为基因检测可替代传统病理的形态学诊断。郭凌川强调，虽然分子检测是病理诊断的重要补充，但其依然无法替代病理形态学诊断，各类病理技术必须互补协同，形态学依旧是病理诊断的核心根基。

多重阻力之下，苏州大学附属第一医院病理科从机制层面率先破题：依托医院肺结节多学科门诊、肿瘤中心MDT平台，实现病理科全程深度参与，打破信息隔阂，实现诊疗信息实时互通、诊断标准统一、方案协同制定。在此基础上，科室要求病理医生主动参与临床查房，并将诊断与预判的联动复盘纳入常规工作流程。

报告升级：全维赋能精准诊疗

破除信息壁垒、实现临床共治，为精准诊断扫清了机制障碍。而精准诊断的最终输出载体，则是病理报告。

传统病理报告仅标注肿瘤部位、病理类型、分化程度，只能满足最基础的良恶性判定需求，已无法适配精准诊疗的发展需求。郭凌川指出，现阶段规范化病理诊断需要出具立体化、全维度、全流程的整合性诊断报告。

苏州大学附属第一医院的全新整合式病理报告实现了诊疗信息全覆盖。形态学层面，完善肿瘤浸润深度、脉管侵犯、神经侵犯、淋巴结转移等核心指标，直接支撑临床TNM分期与预后评估；分子层面，纳入免疫组化与分子标志物数据，精准区分肿瘤分子亚型，明确适配不同治疗方案。报告同时区分不同诊疗场景，精准指导从内镜微创手术到晚期姑息治疗的全流程方案选择。在报告解读方面，科室依托常态化MDT机制，病理医生全程参与，面对面为临床解读报告数据、讲解指标意义、指导方案选择。

这一系列升级，归根结底指向一个目标：让治疗更精准，让干预更适度，从而有效规避过度治疗。

精准诊疗，体现在对肿瘤患者的个体化分型与靶向筛选上。郭凌川以乳腺癌为例，80%以上的Luminal A型患者恶性程度低、复发风险低，仅需口服内分泌药物即可长期控制，无须承受高强度治疗；而P53突变等高危亚型则需联合靶向、免疫、ADC药物强化干预。胃癌诊疗中，Claudin 18.2靶点检测可筛出适用靶向药的患者，让半数左右患者获得精准治疗机会，避免盲目化疗。

适度干预，体现在为大量惰性病变划定“无需治疗”的安全边界。“现代影像与检验技术日益精密，能检出大量微小、惰性、长期稳定的病灶，但也带来了过度筛查、过度干预的问题。”以甲状腺微小癌、肺部微小结节为例，很多5毫米左右的病灶数年甚至十几年不会进展、转移，属于典型的惰性病变。但患者检出后往往产生严重焦虑，反复求医、强烈要求手术，最终术后病理证实只是炎性结节或良性增生，原本完全可长期随访观察。

在其他疾病领域，这一逻辑同样成立：HPV高危阳性若活检诊断为高级别病变建议宫颈锥形切除，低级别则定期随访；胃黏膜惰性小B细胞淋巴瘤合并幽门螺杆菌阳性，解除诱因后即可好转，无需化疗。

精准病理的核心价值，正是在于为临床提供确定的判断依据：该精准治疗的精准施治，该适度观察的不过度干预，从诊疗源头实现医疗减负，让患者免受不必要的创伤与经济负担。

动态赋能：AI与病理协同助力

全维度整合报告解决了“静态精准”的问题，但肿瘤是动态演化的，初诊时的病理结论，无法覆盖复发转移后的本质改变。

肿瘤复发不是简单的病情反复，背后是肿瘤异质性和克隆的选择性增殖。郭凌川指出，初始治疗压制了主流肿瘤克隆，但体内潜伏的其他基因突变亚型、耐药亚型在治疗压力下或被选择并扩增，最终成为复发的主导。最典型的是肺癌：患者初诊为肺腺癌，经TKI靶向治疗、化疗及免疫治疗的多线系统性干预并获得长期疾病控制后，复发时再次穿刺活检，分型可能彻底转变为鳞癌、小细胞癌甚至肉瘤样癌。此时继续沿用原有治疗方案将完全失效，必须完成二次精准分型与分子检测，为临床更换方案提供依据。

如今，检测技术已由单基因热点检测迭代至高通量测序，随着高通量测序技术普及和液体活检（血液、骨髓）的应用，肿瘤检测已突破组织局限，实现了从静态分型到全程动态追踪的范式转变。其中微小残留病灶（MRD）检测是预后判断的核心技术——MRD阳性代表体内存在残余肿瘤细胞，复发转移概率大幅升高。不同的基因突变亚型与融合靶点，对应完全不同的靶向与免疫治疗方案，疗效与预后天差地别。

郭凌川借助AI病理大模型诊断数字切片，

赋能精准诊疗。

在技术赋能层面，AI病理大模型是科室近两年的核心工作重点。其价值主要体现在精准定量与效率提升两个维度。以乳腺癌Ki-67增殖指数判读为例，临床以特定数值作为风险分界，人工计数上千个细胞误差极大，而AI可全自动精准计数，规避主观误差。针对细胞病理、胃部小活检、前列腺小标本等重复性高的病例，AI可完成全自动初筛，有效降低漏检率，将人力释放出来专注疑难病例。

正是基于这一价值判断，苏州大学附属第一医院病理科与清华大学、西湖大学等科研院所的合作，已发布SooPath AI病理模型，并开发前列腺癌等专用AI模型投入临床常规使用。同时，作为苏州大学附属医院病理学科联盟理事长单位，科室推动区域病理诊断中心建设，通过远程病理网络实现“基层扫描、上级诊断”，让优质病理资源辐射更多基层医疗机构。

但郭凌川对AI的应用边界始终保持着理性的思考。他指出，手指软骨瘤与高分化软骨肉瘤细胞组织学形态存在重叠，AI仅凭形态极易误判，而病理医生结合患者年龄、发病部位、影像学特征可迅速作出精准鉴别；AI还存在“幻觉”问题，可能给正常组织编造疾病诊断。因此，AI仅能作为辅助诊断工具，而无法替代病理医生在临床决策中的核心地位。他特别强调，AI病理技术必须落地医院临床场景、纳入医疗体系规范管理，不能单纯依靠商业化运作，否则资本逐利必然催生行业乱象。对于基层医院，AI的核心职能并非独立出具诊断，而是作为区域病理协同网络的关键节点：依托远程会诊平台承接上级专家复核，同时承担数字化切片的预处理、可疑病灶初筛及质控校准工作。

人才破局：做强学科转型支撑

机制重构、报告升级、AI赋能，解决的是工具与路径问题，但最终坐在显微镜前出具诊断结论的，还是病理医生。人才梯队的建设滞后与结构性短缺，才是学科转型深层的挑战。

“人才培养体系的缺陷是根本性的。”郭凌川指出，国内几乎没有高校开设病理本科专业；行业硬性规定病理诊断医师必须是临床医学本科出身，基础医学、药学等专业人员即便攻读病理学硕博学位也没有诊断资质；学术型病理博士只能挂靠基础医学学位，无法归属临床序列，培养体系与岗位需求严重脱节。病理培养周期长、投入大、回报低、风险高，多重因素叠加，使人才困境长期存在。

面对这一困局，郭凌川提出多维度破局路径：院校教材持续更新，纳入分子病理、AI病理、精准诊疗等前沿内容；住院医师规范化培训强化临床轮转，至少半年深入一线，打通病理与临床的认知壁垒；推动国家学科体制与学位体系改革，理顺临床病理的学位授予和职称晋升通道；依托AI与数字病理赋能，缓解人力压力、提升工作效率。他同时强调，医院管理者的认知至关重要。管理者若出身外科、肿瘤内科等深度依赖病理的科室，就会更能充分认可病理的价值。

在具体实践中，苏州大学附属第一医院病理科对青年医生制定了硬性要求：规培三年期间必须到临床科室轮转至少半年，深入一线了解诊疗需求、掌握基础影像诊断知识、熟悉术前预处理及常规放化疗方案，从根源上杜绝“只会阅片、不懂临床”的单一型人才。

对于病理学科的未来走向，郭凌川是这样判断的：未来病理学科是多维度整合型学科，将颠覆传统“单一出具报告、一诊了之”的模式，实现全方位转型升级。诊断维度上，整合传统组织学诊断、分子生物学诊断、多组学检测、AI智能诊断等多维度技术；服务链条上，覆盖肿瘤早筛、术前诊断、术中评估、术后分型、预后监测、复发随访全流程；角色定位上，从单纯的医技辅助科室，转变为临床决策共建科室、精准诊疗核心支撑科室，与临床共同制定最经济、最精准、最高效的个体化诊疗方案。

来源|《中国医院院长》杂志