01 · 问题
工具越来越多，「会用」却越来越难
工具的数量不是瓶颈，「知道怎么把它们串起来」才是。经验没有被沉淀，每一次研究都在重新踩坑。
工具各自为政
分割、质控、染色归一化、分型、预后……几十个 AI 工具散落各处，接口与格式互不相通。
顺序全靠经验
先做什么、后做什么，哪一步依赖上一步的输出，往往只存在于资深研究者的脑子里。
配参门槛高
每个工具都有一堆参数，配错一个就前功尽弃，试错成本高、可复现性差。
应用场景
用了 PathoWish 之后，这些问题被真正解决
科研辅助分析
一句话完成肿瘤区域筛查
输入全切片图像并描述目标，PathoWish 自动完成质控、分割与推理，输出可复核的病灶区域与置信度。
阅片准备时间从数小时缩短到分钟级
科研分析
批量跑通标准化分析流程
面对上千张切片，无需手动拼接工具，编排一次即可复用，保证每一批数据处理口径一致。
实验可复现，减少人为配参偏差
教学培训
让新手也能编排专家级流程
把资深研究者的经验沉淀为可复用流程，初学者用自然语言即可调用完整的分析链路。
经验得以传承，上手门槛大幅降低
质控与复核
每一步都可追溯、可回放
流程中的每个工具调用、参数与中间结果均被记录，方便团队协作审阅与质量把关。
全流程透明，结果经得起复核