该项目提出了一套多模态数字病理定量分析系统，通过融合多来源、多染色类型的病理图像数据，并利用自监督学习等AI技术实现跨试剂、跨平台、跨扫描仪的高泛化性定量分析，能够准确计算细胞阳性比例、空间分布等关键指标，从而满足药企在药物疗效评估、试剂厂商在质检报告生成等场景中的精准定量需求，有效解决了当前病理AI领域数据混乱、模型适应性差、临床转化难的核心痛点。

本成果包含数据创新与基础算法创新，且落地性强。本成果自行构建大规模自有数据集，可全面提升算法鲁棒性。在算法上引用最新的自监督学习以及大视觉模型技术，并对数字病理图像有针对性优化，具有原创性与先进性。此外，本成果着重针对国内复杂的数字病理环境进行技术升级优化，使之可以快速落地。

该项目聚焦于为药企及试剂厂商提供定制化定量分析服务，避开了医院端辅助诊断产品医疗器械注册周期长、落地难的困境，变现路径更短；系统具备“不挑试剂、平台、扫描仪”的强泛化能力，通过多模态数据融合与自监督学习技术提升模型适应性；团队已积累20余项专利，并成功推动WisPath系统取得二类医疗器械证落地瑞金医院，兼具技术沉淀与产业转化经验，形成差异化壁垒。

项目面向全球快速扩张的数字病理市场及中国肿瘤检测试剂市场，顺应“AI+医疗”政策导向；其以药企、CRO、试剂厂商为核心客户的商业模式，具备回款快、需求明确、市场教育成本低的特点，且在伴随诊断、药效量化评估等领域具有可持续拓展空间，有望成为连接病理数据、临床需求与药物研发的关键工具平台。

2025年完成原型软件发布与针对性路演，依托高校技术转移中心推动成果转化；2026年成立项目公司，开展定制化开发并实现首轮销售，同步启动融资计划（目标1000万元，出让10%股权），用于研发迭代与市场拓展；长期将深化与药企、试剂厂商的合作，逐步构建“定量分析SaaS+定制解决方案”的双轮驱动模式，并探索与团队内部孵化企业协同，形成产学研转化闭环。