随着人工智能技术的飞速发展，医疗大模型已成为推动医疗健康领域创新与变革的重要力量。从诊断辅助到治疗方案推荐，再到疾病预测和健康管理，医疗大模型正逐步渗透到医疗服务的各个环节，展现出其强大的数据处理能力和智能化应用潜力。近年来，国内外众多企业和研究机构纷纷加大在医疗大模型领域的研发投入，旨在通过技术创新解决传统医疗面临的挑战。

过去一周，国内医疗大模型厂商和机构动作频频，多个医疗大模型发布，应用成果落地，也有企业公开了最新的业务战略和行业合作。

今年３月１１日，中国科学院香港创新院ＡＩ中心正式发布了面向医疗领域的多模态ＡＩ大模型——ＣＡＲＥＳ　Ｃｏｐｉｌｏｔ　１．０，３月２８日，其旗下联合实验室首次公开展示了三项成果：ＧＩ－ＳｏｆｔＴｅｃｈ内窥镜机器人、ＥＳＳＥＮＣＥ微创手术触觉反馈技术，以及外科手术规划软件　ＥｐｉＮａｖ。

三项成果均与医疗多模态大模型相关。ＧＩ－ＳｏｆｔＴｅｃｈ搭载了ＡＩ智能，实现内镜检查的数字化和智能化；ＥＳＳＥＮＣＥ能在微型手术工具的末端部署分布式高密度触点，首次实现人手级的触觉感知能力。ＥｐｉＮａｖ则结合ＣＡＲＥＳ　Ｃｏｐｉｌｏｔ手术大模型，在神经外科手术中为医生提供最佳的手术规划方案，大幅减少手术规划时间。

３月２９日－３１日的２０２４中华医院信息网络大会（ＣＨＩＮＣ）上，福鑫科创携“医助大模型及应用”亮相。

官方介绍，该大模型从预训练、微调、强化训练等多个阶段，以患者诊疗、疾病体征、检查检验结果、治疗路径、临床知识库等高质量医学数据，打造更懂医疗场景的大模型。目前，已实现了涵盖智能自诊、ＡＩ预问诊、辅助诊疗、自动化生成病历文书、电子病历内涵质控、治疗方案制定等覆盖诊前、诊中、诊后全流程的Ｎ＋应用场景闭环。

具体来说，基于通用底座，利用海量医疗语料（包括医疗教材、临床指南、院内脱敏病历等）做增量预训练；其次是有监督微调技术，使用已有的院内脱敏的优质数据作为训练集，结合编写的ｐｒｏｍｐｔ工程，进行模型的微调训练。同时密切关注模型的收敛情况和性能指标，及时调整训练策略和参数，确保模型的准确度和泛化能力。最后是人类反馈的强化学习，建立人工校正和反馈机制，将模型的预测结果提交给医生进行审核和校正。

医生根据自己的经验判断，对模型的预测结果进行微调，同时将修正后的结果反馈给模型进行更新，并持续收集医生的反馈信息，不断优化模型。

同样在２０２４　ＣＨＩＮＣ上，神州医疗发布了医疗大模型及一体机。神州医疗副总裁兼人工智能研究院院长许娟博士介绍，神州医疗以ＡＩ技术为核心、依托高质量多模态大数据，自主研发文本、影像、病理、精准４大模态基座模型支持的医疗领域多模态大模型，打造医疗垂直领域多模态智能体。

神州医疗大模型通过对临床数据、影像数据、病理数据、基因数据的深度治理，赋能医疗大数据、临床诊疗、智能科研、健康管理等多场景应用。力求以数据融合为基础、ＡＩ技术为核心、临床科研为目标，形成基于多模态的数据密集型医学研究新范式，占领医学研究新高地，逐步推动多模态技术临床应用转化，实现数字化精准诊疗。目前，已与南方医科大学南方医院共建国内首个大模型辅助的全院多模态数据治理系统，支持重庆大学附属肿瘤医院建设国内第一个大模型支撑的智能肿瘤学知识库。

３月３０日，吉林大学基础医学院与上海医加医就“慢性阻塞性肺疾病（ＣＯＰＤ）应用级专病大模型的开发及产学研合作”达成了产学研合作协议。

双方合作旨在构建北方寒区ＣＯＰＤ应用级人工智能大模型，将基于“教育部北方寒区气道疾病医药基础研究创新中心”开展的寒区慢性阻塞性肺疾病（ＣＯＰＤ）研究结果和各项国内外临床研究数据源，整合医疗数据并运用先进算法技术，实现精准诊断和个性化治疗。

建立智能化管理系统，全病程跟踪和管理ＣＯＰＤ患者，提高医疗资源利用效率，降低医疗成本，提升患者治疗体验。此外，将依托构建好的ＣＯＰＤ人工智能大模型，致力于开发一套高效、精准的智能诊断系统，通过深度学习和大数据分析，实现对患者信息的快速处理与精准分析，从而为医生提供可靠的诊断结果和个性化的治疗方案。

４月１日，飞驳科技（杭州）有限公司与“医疗ＡＩ·数字医生与健康科普大模型联合实验室”发布医疗健康科普ＡＩ多模态大模型暨“数字医生·基于ＡＩ智能的健康科普创新平台（ＤＤ　Ｃｏｐｉｌｏｔ１．０系统）”。

据了解，ＤＤ　Ｃｏｐｉｌｏｔ１．０系统是一款专为医疗健康科普设计的大型模型系统，可有效支持包括文案助手、文案审核和数字医生工作台等功能，已在多家医院的不同科室不同医生进行了内部测试和持续优化。

４月２日，浪潮云正式发布海若大模型业务战略，浪潮云将投入　５０　亿资金，依托数字创新生态共同体，加快推动海若大模型在　１００　个城市的快速落地。

浪潮云总经理颜亮表示，浪潮海若大模型定位行业大模型，首批面向政府、交通、应急、制造、医疗、农业六大行业，具备可信赖、易落地、可持续三大核心优势。对于政务云覆盖用户，只需１天时间即可实现海若快速交付，其他行业最长不超过１个月。

面向医疗行业，浪潮云依托海若医疗大模型，可帮助医生生成电子病历，实现一份入院记录生成时间仅需１５秒，内容准确率　９０％　以上，降低工作量超过７０％。

近日，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国内首个应用华佗ＧＰＴ技术的智能导诊系统。

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。

香港中文大学（深圳）医学院副院长、附属二院院长、国家健康医疗大数据研究院（深圳）院长于广军教授介绍，与传统导诊系统相比的三大显著优势：第一，华佗ＧＰＴ通过自然语言交流进行问诊，而传统的方式是做选择题，华佗ＧＰＴ通过自然语言交流，更加流畅，可以进行多轮对话；第二，通过大语言模型训练，华佗ＧＰＴ分诊的准确率更高；第三，增加了语音的输入，患者除了文字，还可以通过语音输入，对于一些老年用户更加友好。

未来，华佗ＧＰＴ在医院的应用场景，除了做智能预检，还会做智能预问诊，做专科咨询、随访、病案的质控等。

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