揭秘！中国医疗领域30+前沿AI大模型深度盘点，引领未来医疗新纪元！

小涂Ss 2024-09-14 14:31:01 阅读 83

前言

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，医疗大模型在中国医疗健康领域的应用日益广泛，成为推动行业智能化转型的重要力量。MarketsandMarkets预测称，到2025年，全球医疗大模型市场规模将达38亿美元，到2030年，这一数字将超过100亿美元。

《2024年中国AI大模型场景探索及产业应用调研报告》指出，大模型可赋能医疗行业“医、教、研、管”等场景中的各个环节，以提高诊疗效率、诊疗精确度和管理效率等目标为手段，全方位提高诊疗水平。AI大模型+医疗应用主要体现在文字对话、图像诊疗、辅助研发三个方面。AI大模型在医疗各细分场景价值如下：

据不完全统计，截至2023年10月，国内累计公开的大模型数量已达到238个，其中医疗大模型近50个，涉及患者问诊、医生助手、药物研发、健康科普等多个领域。这些大模型不仅展现了强大的技术实力，更在实际应用中取得了显著成效，为医疗行业的智能化转型提供了有力支撑。

核心医疗大模型（部分）概览

▼

数据来源：网络收集，作者本人整理。

商汤科技：“大医”大模型

“大医”以千亿参数规模的大语言模型“日日新·商量”为基模型，在此基础上利用超300亿token的高质量医学知识数据训练而成。拥有行业领先的医疗问答能力，能够处理各类复杂医学任务，已覆盖20余个细分医疗场景的使用需求。在检验检查问答、电子病历生成、线上问诊、导诊、随访、辅助诊断决策等多项医疗任务中，“大医”的能力已超越GPT-4。

科大讯飞：讯飞星火医疗大模型

讯飞星火医疗大模型在医疗海量知识问答、医疗复杂语言理解、医疗专业文书生成、医疗诊断治疗推荐、医疗多轮交互以及医疗多模态交互等方面超越了GPT-4 Turbo和GPT-4o。在此基础上，搭载讯飞星火医疗大模型的讯飞晓医APP进一步升级，构建“数字健康空间”，为个人及家庭健康管理提供新模式。此外，星火医疗大模型此前通过了中国信通院牵头的全国首个医疗健康领域大模型应用技术标准测评，在解决医疗需求时更具专业性、规范性与安全性。

华为云：盘古药物分子大模型

华为云与中国科学院上海药物研究所联合推出的盘古药物分子大模型，实现了针对小分子药物全流程的人工智能辅助药物设计。如今，盘古药物分子大模型全新升级，新增了靶点口袋发现、分子对接、分子属性预测、自定义属性建模、分子聚类、口袋分子设计、自由能微扰、合成路径规划、分子优化、分子搜索等十大AI制药核心场景，将药物设计的效率提升33%，优化后的分子结合能提升40%以上，实现早研阶段的全流程加速，让“双十定律”不再困扰药物研发。

深睿医疗：Deepwise MetAI

深睿医疗自主研发的Deepwise MetAI智慧影像&大数据通用平台，突破单个产品的能力边界,创造全新的全流程疾病辅助诊疗能力，引领影像科智能工作流，以影像为中心，结合多模态数据，实现“存、传、算、用、管”一体化，大力促进全能智慧影像科建设，在疾病的健康评估、早期预警、辅助诊断、临床辅助决策、多学科会诊、科研管理、教学培训以及科室智慧化建设等方面都发挥积极的作用。

京东健康：京医千询

“京医千询”建立在京东言犀通用大模型基础之上，融合了通用数据、医疗专有数据、数智供应链原生数据，具有较高的产业属性和泛化能力，能快速完成在医疗健康领域各个场景的迁移和学习，从而实现产品和解决方案的全面AI化。目前，京东健康皮肤医院基于大模型的AI辅诊准确率超过95%；京东健康与北京海淀区合作搭建的AI处方前置审核系统，已经在近百家基层医疗卫生机构落地使用，日均审核处方超过2万张；京东健康还基于“京医千询”大模型，面向执业医生推出了一系列解决方案，包括云诊室、诊后随访、专家联合会诊、临床科研、医生IP品牌孵化、“智能医生助手”工具等，优化了医生在线诊疗的效率和质量，提高了执业安全性。

百度灵医智惠：灵医大模型

灵医大模型是国内首个“产业级”医疗大模型，也是国内首个实现商业化落地的医疗大模型，在互联网医疗、公立医院、药械企业、药店/诊所等方向有成熟的落地方案和实践经验。具备三大优势：在算法、模型方面，基于百度国产全自研的优质预训练中文通用大模型底座-文心一言，配合知识、检索、上下文等多项增强技术，保障大模型整体架构领先性；在算力方面，万卡算力与工具链保障，提供全生命周期的模型开发工具链，大幅减少预训练时间；在数据与行业积累方面，灵医大模型兼顾医、患、药三方医疗行业深度积累，千亿Token的医疗健康语料训练数据、超百类医疗AI机器学习任务，确保每一条回答都有据可循。

智云健康：ClouD GPT、ClouD DTx

智云健康自主研发的智云医疗大脑，其核心由ClouD GPT与ClouD DTx两款行业大模型构成。其中，ClouD GPT作为一项智能诊断技术，历经广泛而深入的医学数据锤炼，能够游刃有余地应对复杂多变的临床情境。尤其在患者线上复诊与处方开具环节，通过严格的质量控制机制，确保了用药安全，有效降低了医疗风险。ClouD DTx模型主要用于药械研发、数字疗法等AI辅助研发场景，依托ClouD DTx模型，智云健康成功研发出针对心血管疾病的创新数字疗法ClouDTx-CVD。目前该模型已经建立3大应用技术：智慧医学数字技术、智慧药学数字技术、数据智能分析技术，应用于智云健康的慢病管理、医疗服务、数据挖掘三大业务。

上海联通：Uni-talk

“Uni—talk”算力网络医疗大模型是一款自主可控、行业定制的国产化大模型产品，由上海市算力网络数字医疗创新实验室全部自主研发。该模型依托上海联通算网大脑，通过多元算力实时感知、云网协同、智能决策等算网融合关键技术，实现对跨区域异构算力的智能管控与统一编排，助力模型高效训练迭代。同时，在通用大规模多语言语料知识库基础上，基于医疗知识图谱重点融合学习了医学领域专业知识，知识库收集整理接近亿条医疗专业知识资料进行深度训练学习，保障模型的推理质量、准确性与可靠性。

医联：MedGPT

MedGPT是医联自主研发的基于Transformer架构的国内首款医疗大语言模型。采用大模型技术，基于医疗知识图谱为模型提供丰富、准确、结构化的医疗知识，并收集整理接近20亿条真实医患沟通对话、检验检测和病例信息进行深度训练学习，同时利用医生真实反馈进行强化学习，用以保障模型的推理质量、准确性与可靠性。值得一提的是，医联medGPT首次突破了AI医生无法与真实患者连续自由对话的难点，并在医疗问诊场景中支持多模态的输入和输出，在疾病的预防、诊断、治疗、康复四个重要环节全面实现智能化。目前已经拥有近3000种疾病的首诊能力，覆盖80%以上的成年人疾病和90%以上的0-12岁儿童疾病。

东软：添翼

添翼医疗领域大模型是东软基于30多年的医疗行业积累，构建的医疗垂直领域大模型，全面融入医疗行业解决方案、产品与服务，赋能医院高质量发展，引领医疗智能化转型。面向医生，添翼让诊疗更高效。医生通过自然语言与添翼交互，快速、精准地完成医疗报告与病历、医嘱开立；面向患者，添翼让问诊更便捷，成为患者全天私人专属医生，提供全面的诊后健康饮食、营养与运动建议等服务。添翼的多模态数据融合能力，也将为医院管理者提供对话式交互与数据洞察，简化数据利用，让医院管理更精细。

深圳市大数据研究院：华佗GPT

华佗GPT是由香港中文大学（深圳）和深圳市大数据研究院联手研发的开源中文医疗大模型，旨在模拟专业医生的诊断逻辑和提供全面的医疗信息支持。深圳市龙岗区人民医院/香港中文大学（深圳）附属第二医院成功启用了国内首个应用华佗GPT技术的智能导诊系统，可以根据患者的具体病情，提供三个科室选项，为患者提供个性化的医疗服务，避免“挂错号”“找错医生”的情况。同时，系统整合海量医疗数据与权威临床指南，能够持续学习优化，不断提升导诊服务的精确度。

叮当健康：HealthGPT

HealthGPT通过多模态学习，可以理解和回答人类的各种医药问题，包括轻问诊咨询、安全用药指导、药物选择及健康管理等。据此研发的应用型医药AI产品——叮当药师、营养师AI助手，通过高效地调度和分析数据资源，构建交互思考能力，帮助药师、营养师提高工作效率和服务质量。

微脉：CareGPT

CareGPT是国内首款健康管理领域大语言模型应用。在训练阶段，以循证医学为基础，使用了超10亿条医学文本数据以及百万条微脉个案管理数据，形成专科专病管理的医疗健康知识库。通过对患者聊天内容的分析，CareGPT能够相对准确地还原患者健康状况全貌，辅助个案管理师快速、高效地解答相应健康管理类问题，并进行智能化信息推送。有了CareGPT的支持，后台个案管理师可以同时服务更多患者，极大提升了健康管理效率及覆盖面。

卫宁健康：WiNGPT

WiNGPT是面向医疗垂直领域的大模型，结合高质量医疗数据，针对医疗场景优化和定制，为医疗行业各个场景提供智能知识服务。具备三个特征：一是“小而专”，是大模型上的“小模型”。WiNGPT根据医疗场景和高质量训练数据调教，精确满足各种业务需要；二是低成本交付。通过优化模型算法，基于CPU部署，经测目前生成效率已接近GPU；三是支持可定制的私有化部署。私有化部署保护医疗数据不出医院，避免数据泄露的同时，提供更高的系统稳定性和可靠性。

上海人工智能实验室：OpenMEDLab浦医

“OpenMEDLab浦医”融合了全球顶尖的AI研发能力、海量医学数据以及医学专家知识，首批发布的基础模型群中，包含基于医学图像、医学文本、生物信息、蛋白质工程等10余种数据模态训练而成的基础模型。目前已与全国多家头部三甲医院及医药企业开展合作，在上海交通大学医学院附属瑞金医院，“医学数字人”已应用于全身多部位、多器官、多模态影像的智能辅助诊疗，覆盖十余个临床方向，全方位赋能患者诊疗愈全流程；在四川大学华西医院，双方合作打造基于自动提示词微调的视觉语言大模型，显著提高了小样本下的医学图像的检测性能，为视觉语言大模型在医疗图像领域提供了应用范式。

随着人工智能技术的不断进步和应用场景的持续拓展，中国医疗大模型的发展前景将更加广阔。未来，我们可以期待更多具有创新性和实用性的医疗大模型涌现出来，为医疗行业的智能化转型提供更加有力的支撑。