首站启航 · 上海医学AI线下交流会
2025年8月，首站活动在上海成功举办。凭借联合创始人罗小罗同学的号召力，我们汇聚了来自全国各地的优秀学生、医生及业内人士，共同探讨医学人工智能的前沿发展，开启了“人工智能+医疗”线下交流的序幕。
关于我们
罗小罗团队成立于2025年07月21日，获得海淀区政策支持，致力于医学AI前沿探索
青年学者领航
两位创始人基于临床需求，立足科技最前沿，以青年视角引领医学AI创新发展
优秀青年共创计划
面向医学AI领域的优秀青年开展，征集优质青年加入我们的创业队伍。入选成员将获得资金扶持，并有机会加入核心创始团队。
人才征集
面向有志青年
资金扶持
实现创业想法
核心团队
加入创始团队
创业实践
将科研成果带向临床
We Want You
我们正在寻找优秀的你
两大计划虚位以待，与优秀同行，让想法真正走向临床与顶刊
五年CNS冲刺计划
面向青年科研人员，借助团队平台，在已发表正刊和大子刊老师的带领下，争取在五年后发表团队自己的正刊以及多篇子刊。
目标导向
五年CNS冲刺
导师指导
正刊经验老师
论文发表
正刊+子刊系列
平台支撑
团队资源整合
SYSTEM ARCHITECTURE · 病理 AI 工具链
PathoWish
病理医生与大模型之间的可信工具链：切片进来，自然语言下达指令，经编排、签名执行，最终把可审计的结果交回用户。
研究者 / 病理医生
上传病理切片（WSI）至 WISH 工作区
WorkBuddy
腾讯 · 调用最强的大模型
Zcode
智谱 · 调用最强的大模型
DeepSeek
深度求索 · 调用最强的大模型
Qoder
阿里 · 调用最强的大模型
Codex
OpenAI · 调用最强的大模型
PathoWish 插件（MCP）
· 大模型工具链编排
能力检索
pathology_search_capabilities
计划构建
pathology_build_plan
计划校验
pathology_validate_plan
PathoFlow 插件 → Local Agent 可信执行
- Ed25519 签名校验，仅运行受信工具
- 进程隔离执行，fail-closed 安全边界
- run / status / cancel 全流程管控
工具库 Tool Registry · 签名分析模块
- WSI 读取与区域采样
- 前景 / 组织成分分割
- 细胞分割与密度分析
- 标注 / Labelmap 质检
- 可视化叠加与 QC 预览
- 定量统计与报告生成
定量分析报告
组织成分量化 · 区域细胞密度统计
可视化结果
密度热图 · 分割叠加图 · QC 预览
科研级交付
可复现 · 可审查 · 仅限科研使用
分析结果回到用户，形成一次完整闭环
COMPUTATIONAL PATHOLOGY CAPABILITIES · 计算病理核心能力
肿瘤微环境解析
计算病理产品线面向临床病理辅助诊断、病理教学与科研、协助药物研发与临床试验等典型应用场景布局， 具备完整的切片阅览管理、注释计量、人工标注与辅助标注、交互分析、全景切片完整分析工作流复现等功能模组。
临床病理辅助诊断
切片阅览、注释计量与交互分析，为病理阅片提供量化依据
病理教学与科研
完整分析工作流复现，支撑教学研习与科研知识发现
协助药物研发与临床试验
肿瘤微环境与疗效响应指标量化，服务转化研究与伴随诊断探索
TUZI Tumor Zonal Informatics
肿瘤区域信息学模型 · 自研
我们拥有自研的业界最精细的病理分割模型 TUZI，可准确识别上皮、间质、免疫浸润、坏死、黏液、 微血管等肿瘤微环境的重要组成部分，并计量在自由定义的感兴趣区域（ROI）范围内的组织占比， 也支持在全切片场景下自动分析肿瘤主体区域与肿瘤浸润前缘。涉及指标已被广泛证明与患者预后或治疗响应密切相关。
肿瘤微环境（TME）是肿瘤细胞赖以生存并持续演化的局部生态系统，由免疫细胞、基质细胞、血管、 细胞外基质及多种信号分子共同构成。它不仅影响肿瘤的发生、生长、侵袭与转移， 也会调节机体免疫反应和药物敏感性。系统研究 TME，有助于解释不同患者的疗效与预后差异， 发现新的生物标志物和治疗靶点，并为肿瘤分型、精准用药及疗效评估提供重要依据。
细胞级分析能力
相关指标已被广泛证明与患者预后或治疗响应密切相关
肿瘤浸润淋巴细胞
基于 TUZI 与细胞核分割，分别量化瘤内 TILs（iTILs）与间质 TILs（sTILs），一键导出报表
27 种实体瘤 · ICI 疗效J Immunother Cancer, 2024
CRC · 免疫治疗预测npj Precis Oncol, 2023
细胞异型性评估
以肿瘤细胞核质比、核边界不规则程度量化细胞异型性
有丝分裂像检测
在病理全切片中自动检测有丝分裂像
PDAC · 预后JAMA Surgery, 2025
三级淋巴结构检测
在病理全切片中检测三级淋巴结构（TLS），并与稠密炎性细胞集群区分
肿瘤出芽检测
按 ITBCC 标准识别与计数肿瘤出芽，自动输出出芽分级
CRC · 预后ITBCC, 2016
印戒细胞检测
在胃癌与结直肠癌切片中自动识别印戒细胞，量化浸润范围与分布密度
识别 · 分割 · 检测 · 生成
利用模式识别技术识别病理图像中的有意义实体，并进行面积、计数比例等相关指标计算。 除了 TUZI 模型，我们建立了多种肿瘤的区域分割模型，并可兼容对接业界大量成熟模型。
识别与分割
肺癌区域识别
在高分辨率下勾勒非小细胞肺癌肿瘤区域
肿瘤区域定位
训练于多种实体肿瘤的肿瘤检测器，为下游分析自动提供 ROI
肺腺癌生长模式评估
高分辨率下评估肺腺癌组织生长模式
腺体识别
识别消化道切片中的肿瘤腺体与正常腺体
检测与计量
免疫组化评估
ER、PR、Ki-67 等染色的阴性、弱阳、阳、强阳细胞识别计数
细胞学检测分类
在宫颈癌细胞学图像中依据 Bethesda 体系对细胞检测与分类
细胞核分割
检测细胞核并分为肿瘤上皮、炎性细胞、纤维细胞等类别
脉管侵犯检测
在病理全切片中自动识别淋巴管与血管侵犯灶，辅助高危预后分层
生成与预测
虚拟免疫组化
从常规 H&E 切片生成 ER、PR、HER2、Ki-67 等虚拟免疫组化
虚拟免疫荧光
从常规 H&E 切片进行虚拟多重免疫荧光染色
虚拟特殊染色
从常规 H&E 切片生成 Masson、PAS、银染等虚拟特殊染色
基因突变预测
病理大模型 · 多实例学习
基于病理大模型与多实例学习技术，我们利用 TCGA 二十种常见肿瘤队列分别建立了基因突变或诊断分类模型。 利用我们的 MILA 系统，所有的功能均可被一键调用，并产生实例级注意力热点图以定位决策关键区域。
TCGA · 20 种常见肿瘤队列
从 H&E 切片
直达分子信息
诊断分类与基因突变预测一键调用，实例级注意力热点图定位决策关键区域，为转化研究提供可解释证据。
WHOLE-SLIDE IMAGE SMART HUB
WISH
全切片智能基座，以及长在它上面的专业产品。浏览、检索、标注、分析到全切片工作流，不再拆成互不相通的单点工具。
团队布局：持续自增强的医学AI飞轮
用户 × 工程 × 资产 × 生态，四环相扣，把真实场景的反馈变成难以复制的系统壁垒
真实用户
机构 · 临床 · 精准 · 学界
真实反馈打磨自然交互
开放生态
开放交易市场
激励同行部署自研模型
代码只是起点
持续自增强
才难以复制
用户 × 工程 × 资产 × 生态
全栈工程
模型研发 → 全切片推理
→ 部署交付
资产壁垒
内容 · 模型 · 功能持续沉淀
精细分割模型 · LLM 编排
可验证的复利证据
COMPOUND数据集 × 开源库 × 论文集
精细组织分割模型
LLM 协助智能编排
COMPOUND GROWTH ↗
越贴近用户，越懂场景
越开放生态，越成为标准
壁垒不在单一代码，而在持续运转的系统。
战略合作伙伴
助力探索药物研发 · 推进医药科学发现
北京大学人民医院
北京协和医院
JY BioMed
复旦大学
北京天坛医院
广州医科大学附属第一医院
青岛大学附属医院
武汉大学
青海大学附属医院
广西医科大学附属肿瘤医院
同济大学附属上海市肺科医院
天津市肿瘤医院
浙江中医药大学
中山大学肿瘤防治中心
国际健康数据科学学会
GenAIMed
自媒体矩阵
多平台内容输出，分享医学AI前沿知识与实践经验
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