前　　言

亲爱的读者：

当你翻开本书时，或许正身处灯火通明的实验室，凝视着显微镜下纷繁复杂的组织切片，试图从形态中解读疾病的密码；或许在医院的办公室，面对堆积如山的病理报告，感受着时间与精力的双重压力；也许，你正站在讲台前，思考如何将这门基于海量视觉经验的学科，更生动、更系统地传授给新一代医学生；又或许，你埋头于科研数据中，寻求如何打破学科壁垒，从病理切片这一生物宝藏中挖掘出驱动医学发现的崭新线索。

我们与你一样，曾深深沉浸于病理学的微观宇宙，也真切地体会过这个古老而核心的学科在新时代所面临的共同的困境与深刻的疑惑：“看见”是否就等于“看懂”？“经验”如何能转化为可传承、可复现的“知识”？“数据”又如何能升华为真正的“洞见”？

当一位病理医师日复一日面对海量切片，如何确保诊断的精准与一致？当一位医学教师苦恼于优质教学切片资源的匮乏与共享之难，如何让学生身临其境地掌握千变万化的病变形态？当一位科研工作者试图融合形态与分子信息时，如何跨越数据孤岛，验证新的生物标志物？当宝贵的病理资源囿于地域与物理形态时，如何让全国各地的患者都能获得精准的病理诊断？

这些问题，并非孤立的困惑，而是整个时代向医学知识的生产者（科研工作者）、传播者（教师）与应用者（医师）同步发出的叩问。正是在这样的共鸣中，“数智病理”从一个技术概念，逐渐演化为我们必须共同探索并塑造的未来图景。我们编写《数智病理——下一代病理学的发展与挑战》这本书，旨在回应一个根本性的医学共同体需求：在智能时代，我们如何升级病理学的“工具箱”与“方法论”，以重塑其研究范式、教学体系与临床实践，从而整体提升医学界的认知与实践水平？

学界想解决的，远不止“如何用算法辅助诊断”这样的单点问题。我们试图探寻的是一条系统路径：如何让科研工作者拥有强大的“计算显微镜”，从宏观形态直抵分子机制；如何为教师构建一个蕴含全球典型病例的数字化“教学博物馆”，破解优质资源不均的困境；如何将临床医师从重复性劳动中解放，专注于更具价值的决策与人文关怀。最终，如何通过这场深刻的“数智化”变革，让知识发现更迅捷、让知识传递更公平、让知识应用更精准。

因此，这本书是写给所有病理学界的探索者与构建者的：写给深耕临床诊断的病理医师，写给孕育下一代医学人才的教师，写给致力于破解疾病奥秘的科研工作者，也写给那些投身医疗人工智能的工程师与数据科学家——你们需要理解医学场景的复杂性与严肃性。同时，也写给医疗体系的管理者与决策者，因为你们将规划和建设支撑数智病理未来的基础底座。

为什么是现在？——一场触及医学核心范式的协同进化

病理学，这门建立在观察、经验与逻辑推理之上的学科，正站在一个历史性的拐点上。传统模式在展现其深厚底蕴的同时，其局限性在科研、教学与临床三大场景中也日益凸显：在科研中，人工定量分析的瓶颈制约了高通量生物标志物的发现；在教学中，稀缺的典型病例和静态的教材难以满足动态、沉浸式的学习需求；在临床中，诊断质量均质化的目标与人力资源短缺构成了巨大张力。

而另一场变革已由技术推动，悄然渗透至每个环节。扫描技术让玻片化为可计算、可共享的数字图像；算法不仅能辅助检测病变，更能揭示人眼难以察觉的预后预测特征；云计算与协同平台，则让跨机构、跨地域的科研合作、教学资源共享与远程会诊成为日常。这意味着，病理学的核心“生产资料”与“生产工具”正在发生根本性变革——从一个依赖个人经验与实体样本的分散体系，演进为一个由标准化数字资源、智能化分析工具与网络化协作平台构成的新型知识基础设施。

在这个新基础设施上，每一张数字切片都是一个包含形态、功能乃至潜在分子信息的“数据器官”。如何为研究者提供强大的分析工具以开采这些“富矿”？如何为教师构建丰富的数字库以革新教学模式？如何为临床医师打造高效、可信的辅助决策系统？这些不仅是技术机遇，更是涉及标准、伦理、流程与人才培养的系统性挑战。

本书正是为了系统地应对这些交织的挑战，描绘一幅清晰的协同进化全景图而生。

本书如何提供支撑？——一座连接科研、教学与临床的桥梁

我们将带领你进行一次贯穿医学知识“发现-传授-应用”全链条的思考。

第一部分，是范式的迁移与共同挑战。 我们将一同审视，当病理学的对象全面数字化后，其研究的方法论、教学的形式与临床的流程，将如何发生连锁性的范式迁移。我们会探讨，面对同样的数字切片，科研、教学与临床三方分别存在怎样的数据鸿沟、工具壁垒与协作需求，而数智化病理又如何成为打通这些环节的公共语言和共享平台。

第二部分，是技术的解构与场景化融合。我们不仅介绍技术本身，更聚焦于技术在不同场景下的具体赋能形态。例如，人工智能对科研而言是发现新亚型、预测基因突变的“计算显微镜”；对教学而言，是能够自动标注、生成交互式问答的“智能导师”；对临床而言，则是确保初筛质量、提示鉴别诊断的“可靠助手”。我们将深入剖析大数据、云计算、区块链等技术如何像齿轮一样，精密地嵌入并革新从生物样本库管理到多中心科研、再到教学质量控制的全流程。

第三部分，是应用的纵深与生态构建。本书将通过大量全球领先研究机构、医学院校和医疗中心的真实案例，展现数智病理如何重塑我们的工作：在科研中，如何驱动基于影像组学的疾病分型研究，并关联基因组数据；在教学中，如何构建数智化实验室，实现个性化、闯关式的技能训练；在临床中，如何建立分级诊疗与质量控制网络。我们同样坦诚地探讨共建生态所需的“软基石”：数据标准的统一、跨学科团队的建设、成果评价体系的革新，以及可持续的运营维护模式。

第四部分，是对未来的展望与人才的培养。最后，我们将视野投向更远的未来。探讨数智病理如何与类器官、空间转录组等前沿技术结合，催生“数字病理孪生”等新研究范式；展望自适应学习系统如何重塑医学教育。更重要的是，我们将共同思考，如何培养既深谙医学之道，又掌握计算之法的下一代医师科学家、教师与工程师，以确保这场进化由内而外，根基牢固。

贯穿全书的一个核心理念——数智病理的终极目标，是增强与拓展所有医学工作者的核心能力。 它旨在让研究者看得更深、更广，让教师教得更活、更准，让医师诊断得更稳、更精。它最终追求的是形成一个知识自由流动、能力持续迭代、服务人人可及的医学新生态。

本书的诞生，本身即是一次跨学科、跨角色协同的实践。我们由衷感谢名誉主编卞修武院士高屋建瓴的学术指引，感谢陈晓红院士、李志民教授为本书赋予厚重期许的序言，感谢文继舫教授、陈翔教授以其数十载育人智慧担任本书顾问，感谢清华大学医学院王大亮教授对本书的精心主审。主编王俊普博士，携手来自清华大学、中南大学、中山大学等国内外顶尖高校、医院及科技企业的四十余位贡献者——他们中既有洞悉临床需求与科研前沿的医师科学家，也有深耕教学的一线教师，还有精通技术实现的工程师——将多元视角与深耕经验凝结于此。正是这种深度的跨界融合，确保了本书内容既扎根于真实的医学土壤，又眺望着清晰的技术地平线。

数智病理，是一部需要由临床专家、研究者、教育者与技术专家共同书写的华章。无论你是想借助新工具探索未知的科研人员，是寻求革新教学方法的教师，是期待提升诊疗水平的医师，还是致力于解决真问题的工程师，我们真诚希望，这本书能成为你手边一份实用的“地图”、一个启发的“源头”和一座连接的“桥梁”。

前路既充满发现的兴奋，也必然有探索的艰辛。让我们一同步入这个崭新的数字宇宙，不仅作为旁观者，更作为构建者，携手迎接病理学乃至整个医学教育、科研与临床实践的智慧时代的到来。

由于编者水平有限，书中难免有不足甚至错误之处，衷心希望广大读者批评指正，不吝赐教。

2026年5月1日