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医疗大模型是基于深度学习神经网络构建的，具有大量的参数和层级结构。通过对大量医学数据进行训练，医疗大模型可以从中学习出医学知识并进行复杂的医学推理和决策。与传统的医学模型相比，医疗大模型可以更好地处理复杂的数据关系，提供更准确的预测和诊断结果。 医疗大模型将进一步融合多种数据类型，如影像、基因组、临床数据等，实现更全面、准确的医学诊断和预测。基于医疗大模型的临床辅助系统将逐渐普及，为医生提供更快速、精准的诊断和治疗建议，提高医疗效率和患者治疗结果。通过对海量医学文献的学习，医疗大模型可以发现新的医学知识和规律，辅助医学研究人员进行科学研究和新药开发。医疗大模型将为每个患者提供个性化的医疗服务，优化治疗方案、预测疾病风险、提供远程监测和健康管理支持。 总结来看，在强大算力的支撑下，医疗大模型的数据是直接影响产品落地效果的关键。医学类专业知识的植入能够确保大模型在医疗领域的准确性和可靠性。此外，大模型在商业化的过程中还面临着数据隐私、知识产权和道德责任等多重挑战。 多模态医疗大模型结合了多种医学数据，能够为用户提供更全面、准确的诊断结果，为医生提供更好的辅助诊断支持及个性化的治疗方案。在医学领域，多模态医疗大模型具有广泛的应用前景。目前其研究和应用尚处于相对早期的阶段，且由于医学数据的复杂性和敏感性，多模态医疗大模型的数据处理和模型训练需要更加严格的质量控制和安全保障措施。 其中，NLP大模型旨在构建具有自主知识产权的多模态知识图谱，实现自动化文本信息解读；CV大模型构建具有自主知识产权医疗CV大模型，实现影像高效精准的诊断；多模态精准医学大模型基于NLP技术、影像技术、术语技术，及OMOP数据模型结构，构建具有自主知识产权的多模态临床医学数据集。 大模型时代的到来，为医学AI应用带来了全新的机遇和挑战。我们既要看到大模型的优势，也要关注其面临的挑战。通过不断创新和探索，相信医疗大模型将有能力满足不断增长的医疗需求，从而为医学领域开辟更为广阔的前景。 此外，在临床研究方面，华为云把NLP大语言模型引入了医疗领域，构建了全新的盘古医学大模型。盘古医学大模型通过学习1600万学术期刊等海量高质量数据、100多万结构化知识图谱，已具备医学临床辅助能力；同时结合医学的专业经验、高质量的问答对输入，以及搜索增强等能力，盘古医学大模型能够有效支撑医学检验、临床辅助诊疗、个人健康管理等场景AI应用，成为医生和患者的可溯源、可信赖的医学助手。 今年7月，京东在JDD大会上推出了基于“言犀”大模型的医疗大模型“京医千询”，是医疗数智化技术的集中体现;腾讯则在其自研的、拥有超千亿参数规模和超2万亿tokens预训练语料的全链路混元大模型的基础上，持续加入涵盖285万医学实体、1250万医学关系，覆盖98%医学知识的医学知识图谱和医学文献等。最终，经过3000万覆盖患者、医生、药厂等场景及医疗流程的问答对话进行多任务微调，以及36万组专家医生标注数据的强化学习，腾讯的医疗大模型在处理医疗需求时更专业、精准，并兼顾了患者关怀。 今年7月，京东在JDD大会上推出了基于“言犀”大模型的医疗大模型“京医千询”，是医疗数智化技术的集中体现；腾讯则在其自研的、拥有超千亿参数规模和超2万亿tokens预训练语料的全链路混元大模型的基础上，持续加入涵盖285万医学实体、1250万医学关系，覆盖98%医学知识的医学知识图谱和医学文献等。最终，经过3000万覆盖患者、医生、药厂等场景及医疗流程的问答对话进行多任务微调，以及36万组专家医生标注数据的强化学习，腾讯的医疗大模型在处理医疗需求时更专业、精准，并兼顾了患者关怀。 神州医疗也在进行AI战略升级，依托多模态大数据基础，建立数据生产引擎。神州医疗副总裁兼人工智能研究院常务副院长许娟博士表示，依托在医疗大数据、智能影像、精准医学三大领域的积累，神州医疗打造了NLP大模型、CV大模型、精准医学大模型等三大多模态大模型。 医疗领域是多模态大模型的重要应用领域，这一点通过微软对GPT-4V在医疗行业的测评得到了印证。医学影像分析、医学诊断和治疗以及医学大数据分析都可以借助多模态大模型的能力而得到有效赋能。这将为医疗行业带来巨大的改变和进步，从而提高诊断准确性、加速疾病筛查和辅助医学研究等。 最后，AI大模型对医疗的改变刚刚开始,任重道远。虽然目前AI大模型在医疗领域已经取得了一些进展,但相比医学领域的广度和深度,这仅仅是开始。要将AI大模型真正应用到复杂的医疗场景,路还很长,任重道远。 其次是专业数据与知识。为了强化大模型对于医学知识的能力，腾讯医疗大模型陆续加入涵盖285万医学实体、1250万医学关系，覆盖98%医学知识的医学知识图谱和中英文医学文献。这些知识既对大量论文、百科全书、用药说明书中的知识进行了萃取，又纳入了腾讯医典中各个医学专家撰写的针对性的医学文章。所有知识来源都已经过验证，因而可为大模型输出的结果提供权威依据。 目前，国内的医疗大模型可以分为几类：包括患者问诊全流程、医生助手/医院管理、中医、药物研发、医学影像及健康科普类大模型等。 最后加上服务于交互能力的对话式训练。一方面来源于患者场景，如线上问诊、医学问答、导诊、预问诊；另一方面来源于医生场景，如医学考题、病历生成、出院小结、检查建议、诊断结果和用药建议。将这些对话场景进行汇集，腾讯的医疗大模型总计投入了超过3000万份覆盖患者、医生、药厂等场景及医疗流程的问答对话，有效提高了模型的医学交互能力。 医学领域，盘古医学大模型学习了1600万学术期刊等海量高质量数据和100多万结构化知识图谱，具备医学临床辅助能力，有效支撑医学检验、临床辅助诊疗、个人健康管理等场景AI应用，成为医生和患者有力的医学助手。在医学检验场景，医学检验场景病症复杂、指标众多、临床经验差异，容易造成疏漏。未来，基于盘古大模型研发的润达医疗大模型·良医小慧，将走进4000家医院，辅助医生进行报告解读和诊断，加速医疗普惠。 AI大模型在医疗研究创新方面已经开始发挥巨大的作用。AI大模型具有学习和推理能力强、知识积累快等优势,这为医疗创新提供了新的思路和可能。如果与医学专业知识和临床经验相结合,AI大模型在药物设计、病理分析、精准诊疗等方面具有巨大的创新潜力。 基于海量医学知识和临床数据打造了中文医疗语言大模型“大医”，可以提供导诊、健康咨询、辅助决策等多场景多轮会话能力。此外，商汤科技同样推出了医疗影像大模型、生信大模型等多种垂类基础模型群，覆盖CT、MRI、超声、内镜、病理、医学文本、生信数据等不同医疗数据模态。 未来，伴随着大模型、算力、算法的不断进步，人工智能技术无论在声音、图像还是数据分析上，将在医疗业为公共卫生、辅助诊断、康复医学、药物研发、科研教学、中医传承等领域为人类带来更大的帮助。 为积极应对大模型时代的变革，神州医疗开启AI战略升级，打造NLP大模型、CV大模型、精准医学大模型等三大多模态大模型。神州医疗副总裁兼人工智能研究院常务副院长许娟强调，神州医疗依托核心技术，在医疗大数据、智能影像、精准医学三大领域打磨全体系产品和应用，为政府、医院、制药提供全面解决方案。