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ChatGPT的發(fā)布在全球掀起了大模型產業(yè)化的浪潮，短短半年間，許多行業(yè)因大模型的出現(xiàn)而脫胎換骨?！按竽Ｐ驮诟淖內斯ぶ悄艿耐瑫r，也在改變著全世界”逐漸成為人們的共識。
在通用大模型領域，擁有著深厚技術儲備的騰訊、阿里、百度、華為等國內科技與互聯(lián)網巨頭企業(yè)接連發(fā)力，打造出混元、通義千問、文心一言、盤古等AI大模型，在大模型產業(yè)化的競爭浪潮中占據第一梯隊。
大模型之火越燒越烈，從通用大模型一路蔓延至專業(yè)性更強的醫(yī)療垂類大模型。
然而，受限于醫(yī)療行業(yè)的專業(yè)性與嚴肅性，基于專業(yè)語料、高質量數據的醫(yī)療垂直領域大模型研發(fā)門檻顯然更高。
自今年2月起，騰訊、阿里、百度、華為、訊飛、商湯，以及來自醫(yī)療信息化、醫(yī)療影像、互聯(lián)網醫(yī)療等領域的多家企業(yè)陸續(xù)公布了在醫(yī)療領域大模型方面的布局，近兩個月來，更是有多款醫(yī)療大模型先后發(fā)布。
在這條賽道之上，深耕醫(yī)療領域的專業(yè)玩家是否更具優(yōu)勢？
雷峰網(公眾號：雷峰網)《醫(yī)健AI掘金志》基于公開資料，對布局醫(yī)療大模型的企業(yè)、研究機構及其相關產品進行了盤點。
（雷峰網《醫(yī)健AI掘金志》后續(xù)將推出更多醫(yī)療大模型相關話題文章，如《醫(yī)療信息化廠商的「GPT焦慮癥」》等，歡迎添加作者微信qiaoyw186搶先交流。）
2021年4月，華為發(fā)布盤古NLP（中文語言）大模型、盤古視覺大模型、盤古科學計算大模型，同年9月，華為推出用于藥物研發(fā)細分場景的大模型，盤古藥物分子大模型。
據介紹，該模型是由華為云聯(lián)合中國科學院上海藥物研究所共同訓練而成。依托華為云一站式醫(yī)療研發(fā)平臺 EIHealth，盤古藥物分子大模型學習了 17 億個藥物分子的化學結構。
國際歐亞科學院院士、華為云人工智能領域首席科學家田奇曾介紹，盤古大模型解決了傳統(tǒng)AI開發(fā)的作坊式開發(fā)、樣本標注代價大、模型維護困難、模型泛化不足、行業(yè)人短缺等難題。
在《醫(yī)健AI掘金志》此前與華為云醫(yī)療產品總監(jiān)，醫(yī)療首席科學家喬楠博士的對話中，喬楠博士介紹，華為云基于盤古藥物分子大模型打造的AI輔助藥物設計平臺，能夠覆蓋藥物設計的全流程，為靶點發(fā)現(xiàn)、藥物篩選、分子優(yōu)化三個環(huán)節(jié)提供支撐。
在靶點發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)，2019年以來，華為云針對基因數據、基因多組學數據、基因調控網絡數據陸續(xù)發(fā)布了三個算法：AutoGenome、AutoOmics、AutoGGN，通過從細胞系、動物模型、病人身體組織中測到的多組學數據進行AI建模，為生物標記物發(fā)現(xiàn)和靶點發(fā)現(xiàn)等相關問題提供依據。
在藥物篩選環(huán)節(jié)，華為云打造了一個獨有的小分子庫生成功能，基于盤古藥物分子大模型，從模型學習到的類藥化學空間中均衡采樣，生成新穎且類藥性質更優(yōu)的化合物分子庫，幫助加速藥物篩選過程。
在分子優(yōu)化環(huán)節(jié)，分子搜索功能基于華為云盤古藥物分子大模型的小分子化合物表征，以使用者輸入的參考化合物結構為起點，從海量的小分子庫中搜索到相似結構和排序，可以實現(xiàn)百億級小分子的秒級搜索。
在實際應用中，華為云聯(lián)合西安交通大學第一附屬醫(yī)院劉冰教授團隊，基于華為云盤古藥物分子大模型研發(fā)出了近四十年來首個新靶點、新類別的抗生素，將藥物設計周期從數年縮短至數月，成本降低70%。
2022年7月25日，云南白藥公告其與華為達成全面合作，雙方將在人工智能藥物研發(fā)領域開展交流與合作，探索聯(lián)合科研創(chuàng)新機制。
今年6月6日，潤達醫(yī)療與華為云計算技術有限公司在上海正式簽署全面戰(zhàn)略合作協(xié)議，雙方將基于華為云平臺打造面向醫(yī)療領域的AI大模型，實現(xiàn)智慧醫(yī)療服務。
2022年5月，百度對外發(fā)布了文心生物計算大模型，并將生物領域研究對象的特性融入模型，構建面向化合物分子、蛋白分子、基因組學信息的生物計算領域預訓練大模型。
目前正式對外發(fā)布的文心生物計算大模型，包括化合物通用表征模型、蛋白結構分析模型以及單序列蛋白表征模型。
在實際應用中，文心生物計算大模型已幫助百克生物等醫(yī)藥公司縮短了化合物分子選型的周期。
今年3月16日，百度正式發(fā)布新一代大語言模型，生成式AI產品“文心一言”。在3月21日召開的的2023年百度&GBI生態(tài)峰會上，百度文心大模型首個落地醫(yī)藥行業(yè)的應用GBIBot正式發(fā)布。
這款醫(yī)藥垂類對話機器人，使用了百度靈醫(yī)智惠在醫(yī)療健康行業(yè)的技術積累，實現(xiàn)了文心大模型與GBI專業(yè)數據庫的有機結合。
據峰會當日介紹，百度已具備醫(yī)療健康大模型，對應的應用層即為智慧醫(yī)療。這一模型來自百度的三大中臺技術，即數據中臺、知識中臺和AI中臺。
百度曾基于國家級項目和數百家醫(yī)院實踐，制定醫(yī)療健康標準大數據，構建醫(yī)療健康大數據治理平臺，據峰會介紹，百度擁有超過1億的數據治理單據、2100萬日審核醫(yī)囑、13萬日推薦檢查、180萬日服務患者、20萬日服務醫(yī)生數量。
同時，百度還具有知識圖譜構建能力，可將優(yōu)質病歷、診斷指南、專家共識、科研成果等知識信息由閱讀級轉換到計算、決策級。再基于AI中臺技術，百度由此形成了千億級參數的醫(yī)療健康大模型。
據此，GBI數據庫的接入可以使其數據資源經過前述技術處理，為藥企用戶提供更加智能的服務。
而對于藥企客戶而言，文心一言作為一種CPT（生成型預訓練變換模型），還將在前述技術的基礎上，提供多輪交互式對話。從用戶體驗的角度上說，這相較于此前的關鍵詞檢索、語義查詢更加精準便捷。
在今年5月舉辦的《中國AI藥物研發(fā)大會》上，百度生命科學解決方案架構師馬羅亞介紹了百度生命科學行業(yè)布局及解決方案。
其中，百度基于文心大模型，深入生命科學行業(yè)，推出螺旋槳系列產品，為藥物研發(fā)、基因檢測等提供算法工具，在蛋白質結構預測、mRNA序列優(yōu)化、虛擬篩選、ADMET預測等方面具有較強優(yōu)勢，可作為藥物研發(fā)階段重要工具，加速藥物研發(fā)進程。
2023年6月19日，騰訊云在國家科技傳播中心召開行業(yè)大模型及智能應用技術峰會，首次公布騰訊云行業(yè)大模型研發(fā)進展，啟動行業(yè)大模型共建合作。
據騰訊云介紹，此次公布的行業(yè)大模型解決方案立足不同企業(yè)的需求場景，依托騰訊云 TI 平臺打造行業(yè)大模型精選商店，為企業(yè)客戶提供 MaaS（Model-as-a-Service）一站式服務。
依托騰訊云 TI 平臺打造行業(yè)大模型精選商店，為企業(yè)客戶提供涵蓋模型預訓練、模型精調、智能應用開發(fā)等一站式行業(yè)大模型解決方案。
騰訊云MaaS的技術底座是一系列的行業(yè)大模型，包括金融、政府、文旅、傳媒、教育等。
基于這些基礎模型，騰訊云的客戶只要加入自己的場景數據，就可以生成契合自身業(yè)務需要的專屬模型；同時也可根據自身業(yè)務場景需求，定制不同參數、不同規(guī)格的模型服務。
在醫(yī)療健康領域，騰訊云可以幫助醫(yī)療機構構建和部署自己的疾病預測模型，提高診斷準確率和治療效果；在金融領域，騰訊云可以幫助銀行和保險公司構建和部署自己的風險評估模型，提高風險控制能力。
仁濟醫(yī)院作為騰訊此次行業(yè)大模型發(fā)布中醫(yī)療行業(yè)智能應用的全國示范醫(yī)療機構，運用騰訊行業(yè)大模型，以互聯(lián)網醫(yī)院適老化服務為著力點，再次升級互聯(lián)網醫(yī)院數智人智能客服，為患者提供便捷就醫(yī)的智慧化體驗。
4月11日，在阿里云峰會上，阿里云智能首席技術官周靖人正式宣布推出大語言模型“通義千問”，阿里巴巴所有產品未來將接入“通義千問”大模型，進行全面改造，包括天貓、釘釘、高德地圖、淘寶、優(yōu)酷、盒馬等。
該模型基于阿里巴巴自主研發(fā)的StructBERT和PLUG等技術構建，擁有270億個參數，具備多輪對話、文案創(chuàng)作、邏輯推理、多模態(tài)理解、多語言支持等功能，可以理解和生成中文、英文、日文等多種語言，并且可以根據不同的任務和領域進行靈活調整。
據在醫(yī)療領域，利用“通義千問”模型可實現(xiàn)醫(yī)療問答、醫(yī)療知識圖譜、醫(yī)療報告生成等功能，提供專業(yè)的醫(yī)療咨詢和輔助診斷。
4月10日，在商湯技術交流日活動上，商湯科技董事長兼首席執(zhí)行官徐立宣布推出大模型體系“日日新”大模型，體系包含自然語言生成、照片生成服務、感知模型預標注、模型研發(fā)。
商湯“日日新 SenseNova”大模型體系的基礎算力底座是商湯 AI 大裝置 SenseCore，其背靠商湯人工智能計算中心（AIDC），目前有 27000 塊的 GPU 在運行，能夠輸出 5000p 的總算力，500p 的國產化算力，可以同步支持 20 個千億參數超大模型訓練，為商湯日日新大模型體系提供了充足的算力支持。
基于大裝置的能力，商湯目前已構建了計算機視覺、自然語言處理、AI 內容生成、多模態(tài)、決策智能等多個領域的大模型，在醫(yī)療領域，推出了中文醫(yī)療語言大模型“商量·大醫(yī)”。
“商量·大醫(yī)”基于海量醫(yī)學知識和真實醫(yī)患互動對話數據打造，能夠通過多輪對話輔助支持導診、問診、健康咨詢、輔助決策等多場景，從而持續(xù)賦能醫(yī)療領域，提升醫(yī)院診療效率，為患者打造更好的服務體驗。
據商湯科技展示的案例，“商量·大醫(yī)”已落地新華醫(yī)院，能夠擔任健康咨詢助手，為用戶解答熬夜會帶來身體變化的原因， 并通過引導給用戶提供就醫(yī)掛號建議。
據創(chuàng)業(yè)慧康官微消息，4月12日，創(chuàng)業(yè)慧康與浙江大學計算機創(chuàng)新技術研究院、浙江省智慧醫(yī)療創(chuàng)新中心正式達成戰(zhàn)略協(xié)議，共同推動AI技術在醫(yī)療領域的應用及發(fā)展。
據介紹，此次合作的重點是推動AI大模型(如GPT、ChatGLM、LLaMA、T5、Segment Anything)在臨床醫(yī)療、公共衛(wèi)生、個人健康等場景中的研究與開發(fā)，以重構醫(yī)療業(yè)務場景，結合權威的醫(yī)學臨床知識庫、健康管理知識庫，為AIGC模型提供高質量的訓練數據和確定性的Prompt上下文，使得人工智能模型生成結果安全可信。
6月14日與19日，創(chuàng)業(yè)慧康在互動平臺的回復中對公司打造的AI大模型聚合產品——BsoftGPT進行了介紹，產品將以API調用結合本地部署的方式聚合利用通用GPT模型，同時通過本地部署embedding向量數據庫以及公司自有的領域知識庫，通過醫(yī)療垂直領域的語言模型訓練和微調逐步實現(xiàn)產品力，并向公司內外部的應用場景，比如在醫(yī)療服務和個人健康等場景中輸出AI智能服務。
在臨床醫(yī)療服務方面，BSoftGPT可以根據醫(yī)生提供的病歷信息和臨床數據，自動化生成臨床決策建議和治療方案，從而輔助醫(yī)生進行臨床決策，提升現(xiàn)有的臨床決策支持系統(tǒng)CDSS的智能化水平；
在面向患者服務方面，BSoftGPT可以通過與患者進行自然語言交互，實現(xiàn)貫穿患者診前診中診后全流程的智能導診、管理。
BSoftGPT平臺將成為創(chuàng)業(yè)慧康AI能力的中臺，是公司關鍵技術基礎設施之一，能夠為公司的業(yè)務應用和研究開發(fā)提供支持和幫助。
5月12日，衛(wèi)寧健康發(fā)文公布了公司在醫(yī)療垂直領域的大語言模型上的研究進展。
據介紹，衛(wèi)寧健康自2017年起在醫(yī)療AI領域進行布局，并于2023年1月開展了衛(wèi)寧健康醫(yī)療語言大模型WiNGPT的研發(fā)和訓練工作。
今年3月，實驗室已完成了WiNGPT可行性驗證并開始內測，WiNGPT采用通用GPT架構、60億參數，實現(xiàn)了從預訓練到微調的醫(yī)療大語言模型全過程自有研發(fā)；
5月，WiNGPT訓練的數據量已達到9720項藥品知識、 7200余項疾病知識、 2800余項檢查檢驗知識、1100余份指南文檔，總訓練Token數達37億。共包含7大類基礎任務（問答、多輪對話、信息抽取、歸一化、文本相似計算、摘要、分類、生成）與20多項子任務。
衛(wèi)寧健康將大模型WiNGPT以Copilot輔助診斷模式融合到WiNEX產品中，WiNGPT Copilot產品面向專業(yè)醫(yī)療工作者，通過專業(yè)人士的審核和決策更好地服務最終患者，同時會使用知識庫、模板和規(guī)則來確保數據準確性。
WiNEX Copilot產品預計將于10月Winning World2023大會上正式發(fā)布。
2月17日，東軟集團宣布成為文心一言首批生態(tài)合作伙伴，優(yōu)先內測試用文心一言，集成其技術能力，在產品研發(fā)、標準制定等多個領域展開深化合作。
4月28日，據東軟集團官微，東軟智能醫(yī)療科技研究院（以下簡稱研究院）已正式發(fā)布基于醫(yī)學影像分割大模型的飛標醫(yī)學影像標注平臺4.0版。
為解決模型碎片化的問題，研究院通過深入研究在醫(yī)學影像領域預訓練大模型技術，通過“預訓練大模型+下游任務微調”的方式，從大量標記和未標記的數據中捕獲知識，擴展模型的泛化能力。
同時，研究院結合東軟自身積累的帶有標注數據的大量數據集，對預訓練大模型進行二次訓練，并針對醫(yī)學影像的三維特點進行優(yōu)化，推出了醫(yī)學影像分割大模型MISM。
借助醫(yī)學影像分割大模型MISM，飛標平臺4.0版可實現(xiàn)通過一個點、一個邊界框，一鍵分割出病灶或解剖結構的功能，能夠更精準的連續(xù)逐層標注。
6月20日，東與軟集團官微再次發(fā)文，介紹了近日推出的添翼醫(yī)療領域大模型。
添翼醫(yī)療領域大模型是同時面向醫(yī)生與患者雙方的產品。醫(yī)生可通過自然語言與添翼醫(yī)療領域大模型交互，快速、精準地完成醫(yī)療報告與病歷、醫(yī)囑開立；
同時，添翼醫(yī)療領域大模型還能夠為患者提供全面的診后健康飲食、營養(yǎng)與運動建議等服務。
其多模態(tài)數據融合能力，也將為醫(yī)院管理者提供對話式交互與數據洞察，簡化數據利用，助力醫(yī)院精細化管理。
5月25日，互聯(lián)網醫(yī)療公司醫(yī)聯(lián)正式發(fā)布了其自主研發(fā)的醫(yī)療大語言模型——MedGPT。該系統(tǒng)基于Transformer模型架構研發(fā)，致?于在真實醫(yī)療場景中發(fā)揮實際診療價值，實現(xiàn)從疾病預防、診斷、治療、康復的全流程智能化診療能力。
據介紹，MedGPT能夠通過多輪問診，引導患者收集足夠的診斷決策因?之后再進?到診斷環(huán)節(jié)，通過收集足夠信息并做出符合醫(yī)學的決策，以“治愈”為目的而進行人機交互。
通過獨有的將?然語??模型AI技術與?系列?程調優(yōu)技術以及醫(yī)學?致性校驗技術相結合，并在模型微調訓練階段采??量真實醫(yī)?參與的RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback) 監(jiān)督微調，有效提升模型的疾病特征判斷與模式識別能?，確保醫(yī)療準確性。
此外，醫(yī)聯(lián)還建立了基于專家評議的AI診療準確性與真實世界醫(yī)?對標測試機制，不斷將AI與真實診療場景對齊，最終實現(xiàn)準確診斷。
基于Transformer架構，MedGPT可以整合多種醫(yī)學檢驗檢測模態(tài)能力，首次實現(xiàn)線上問診到醫(yī)學檢查的?縫銜接。在問診環(huán)節(jié)結束之后，MedGPT會給患者開具必要的醫(yī)學檢查項目以進一步明確病情，患者則可以通過醫(yī)聯(lián)云檢驗等多模態(tài)能力進行檢查。
基于有效問診以及醫(yī)學檢查數據，MedGPT得以進行準確的疾病診斷，并為患者設計疾病治療方案?；颊呖梢酝ㄟ^醫(yī)聯(lián)互聯(lián)網醫(yī)院實現(xiàn)送藥到家，MedGPT會在患者收到藥品后主動為患者進行用藥指導與管理、智能隨訪復診、康復指導等智能化疾病診療動作。
通過多模態(tài)應用的打通，MedGPT實現(xiàn)了預防、診斷、治療、康復的全流程診療。
MedGPT目前的參數規(guī)模為100B規(guī)模，預訓練階段使?了超過20億的醫(yī)學文本數據，微調訓練階段使?了800萬條的高質量結構化臨床診療數據，并投?超過100名醫(yī)?參與??反饋監(jiān)督微調訓練。
目前，MedGPT 已經可以覆蓋 ICD10 的60%疾病病種，并在近期將研發(fā)重心傾斜在多發(fā)疾病，以提升數字醫(yī)院的普惠率。預計在 2023 年底，可以覆蓋80%病種的就診需求。
5月24日，云知聲發(fā)布山海大模型。云知聲創(chuàng)始人、CEO黃偉在發(fā)布會上介紹，將以山海大模型為基礎，打造MaaS 模式的AI 2.0解決方案，在通用能力基礎上，增強物聯(lián)、醫(yī)療等行業(yè)能力。
在醫(yī)療場景中，云知聲基于過往數據與經驗積累，依托山海大模型全面升級醫(yī)療業(yè)務線各產品智能化水平，發(fā)布手術病歷撰寫助手、門診病歷生成系統(tǒng)、商保智能理賠系統(tǒng)三大醫(yī)療產品應用，實現(xiàn)從助手到專家的躍遷。
5月20日，智慧眼發(fā)布了多模態(tài)醫(yī)療大模型“砭石”?！绊臼贬t(yī)療大模型采用知識圖譜與大模型相結合的技術路線，實現(xiàn)對問診的文本數據、醫(yī)療影像數據、用戶的面部體征視頻數據和用戶睡眠音頻數據的多模態(tài)處理，實現(xiàn)醫(yī)療輔助診斷、智能認知、健康管理等多樣化的任務。
基于砭石的場景應用能力，智慧眼發(fā)布云慢病患者服務管理系統(tǒng)，包含醫(yī)院患者服務管理系統(tǒng)和藥店患者服務管理系統(tǒng)，將加速醫(yī)療行業(yè)數智化，為患者提供全生命周期健康管理服務。
智慧眼研究院負責人表示，“砭石”醫(yī)療大模型將以大模型為基礎，深入決策支持、醫(yī)?？刭M、醫(yī)藥服務、健康管理、保險支付等諸多場景：
通過砭石大模型輔助診療技術，為基層醫(yī)務人員提供病歷質控、輔助診斷、合理用藥、醫(yī)學知識檢索等技術支持；
搭建風險控制模型，以更為常態(tài)化、高效精準的方式挖掘數據之下的欺詐騙保行為，對購藥、門診、健康理療等行為進行自動化的分析、監(jiān)管和預警；
開發(fā)云慢病患者服務管理系統(tǒng)，通過賦能B端服務C端，AI將聯(lián)通診前、診中、診后實現(xiàn)慢病管理的閉環(huán)，通過數字療法促進慢性病積極管理；
以砭石大模型為技術底座，打通了醫(yī)療服務的需求方、服務方、支付方和藥品提供方，提供智能導診、問診購藥、復診續(xù)方、醫(yī)生在線接診、開方審方、處方流轉、醫(yī)保結算、藥物配送和用藥跟蹤等一站式服務等。
5月17日，上海市算力網絡數字醫(yī)療創(chuàng)新實驗室全部自主研發(fā)的醫(yī)療算網大模型Uni-talk發(fā)布。
上海市算力網絡數字醫(yī)療創(chuàng)新實驗室由上海聯(lián)通、華山醫(yī)院、上海超算中心和華為聯(lián)合組建，“Uni-talk”算力網絡醫(yī)療大模型是實驗室成立以來交的“第一份答卷”。
“Uni-talk”是一款自主可控、行業(yè)定制的國產化大模型產品，在嚴格遵守國家數據安全管理要求下，實驗室將數據信息進行私有化部署與訓練，基于聯(lián)通算網智能管控與算力統(tǒng)一調度編排能力，在通用模型基礎能力之上，融入垂直領域專業(yè)知識，大幅提升場景感知和理解能力，逐步實現(xiàn)通用人工智能到醫(yī)療人工智能領域的融會貫通。
Uni-talk是首個基于算力網絡的醫(yī)療算法模型，依托上海聯(lián)通算網大腦，通過多元算力實時感知、云網協(xié)同、智能決策等算網融合關鍵技術，實現(xiàn)對跨區(qū)域異構算力的智能管控與統(tǒng)一編排，助力模型高效訓練迭代。
同時，“Uni-talk”在通用大規(guī)模多語言語料知識庫基礎上，基于醫(yī)療知識圖譜重點融合學習了醫(yī)學領域專業(yè)知識，知識庫收集整理接近億條醫(yī)療專業(yè)知識資料進行深度訓練學習，保障模型的推理質量、準確性與可靠性。華山醫(yī)院將Uni-talk應用于專業(yè)醫(yī)學文獻檢索、輔助診斷等多個場景。
6月29日，由上海人工智能實驗室牽頭，并聯(lián)合國內外頂級科研機構、高校及醫(yī)院共同發(fā)布全球首個醫(yī)療多模態(tài)基礎模型群“OpenMEDLab浦醫(yī)”。
“OpenMEDLab浦醫(yī)”融合了全球頂尖的AI研發(fā)能力、海量醫(yī)學數據以及醫(yī)學專家知識，首批發(fā)布的基礎模型群中，包含基于醫(yī)學圖像、醫(yī)學文本、生物信息、蛋白質工程等10余種數據模態(tài)訓練而成的基礎模型。
據介紹，基于計算機視覺、自然語言處理大模型對醫(yī)療圖像和文本通用特征的學習，上海人工智能實驗室首先針對不同醫(yī)療數據模態(tài)開發(fā)了一系列基模型，例如CT、MRI、超聲、內鏡、病理、醫(yī)學文本等，以充分學習和利用不同數據模態(tài)獨有的特征和模式。
基于上述多層級、多場景的基礎模型群，“OpenMEDLab浦醫(yī)”可以將先前醫(yī)學數據訓練中學習到的特征，高效應用于海量醫(yī)療下游問題中，從而實現(xiàn)針對不同任務的小數據、弱標注、高效率的訓練。同時，模型群兼顧性能與落地的平衡，在醫(yī)療場景中的部署應用更具便捷性，從而讓基礎模型在更多醫(yī)療長尾問題中得以落地應用。
“OpenMEDLab浦醫(yī)”研發(fā)團隊已與全國多家頭部三甲醫(yī)院及醫(yī)藥企業(yè)開展合作，全方位賦能醫(yī)院診療及藥物研發(fā)工作。
“OpenMEDLab浦醫(yī)”將于近期逐步開源，覆蓋醫(yī)學圖像、醫(yī)學文本、生物信息、蛋白質工程等10余種醫(yī)療數據模態(tài)，促進基于醫(yī)療基礎模型的跨領域、跨疾病、跨模態(tài)科研突破，推動醫(yī)療大模型的產業(yè)落地。
近日，香港中文大學（深圳）和深圳市大數據研究院的王本友教授團隊訓練并開源了一個新的醫(yī)療大模型 ——HuatuoGPT（華佗GPT），基于醫(yī)生回復和 ChatGPT 回復，讓語言模型成為醫(yī)生提供豐富且準確的問診。
研究團隊利用指令微調和強化學習在 ChatGPT 和醫(yī)生的回復中找到結合點，訓練并開源了一個新的醫(yī)療大模型 ——HuatuoGPT。
HuatuoGPT 致力于通過融合 ChatGPT 生成的 “蒸餾數據” 和真實世界醫(yī)生回復的數據，以使語言模型具備像醫(yī)生一樣的診斷能力和提供有用信息的能力，同時保持對用戶流暢的交互和內容的豐富性。
為了進一步提升模型生成的質量，HuatuoGPT 還應用了基于 AI 反饋的強化學習技術（RLAIF）。
使用 ChatGPT 對模型生成的內容進行評分，考慮內容的用戶友好程度，并結合醫(yī)生的回答作為參考，將醫(yī)生回復的質量納入考量。
利用 PPO 算法將模型的生成偏好調整到醫(yī)生和用戶之間的一致性，從而增強模型生成豐富、詳盡且正確的診斷。
5月30日，聯(lián)影智能CTO吳迪嘉在《第二屆長三角科技產業(yè)創(chuàng)新論壇暨AI大模型產業(yè)應用高峰論壇》上介紹，聯(lián)影智能通過AI應用賦能精準醫(yī)療，目前能夠做到多場景、多疾?。ㄐ呐K、癌癥、大腦）、全病程療效評估與智能隨訪、一站式分析的應用，針對卒中提供篩查與診斷一體化影像平臺，落地全國首個數智化基層協(xié)同救治體系。
吳迪嘉介紹，基于多病種影像數據訓練的醫(yī)療影像模型，以及醫(yī)療文本/知識模型的創(chuàng)新基礎模型，聯(lián)影智能正在構建醫(yī)用通才大模型 ，進一步賦能中國未來醫(yī)療開發(fā)者，為醫(yī)療場景提供診療服務。
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