RK | 大模型 | 機(jī)構(gòu) | 備注 |
---|---|---|---|
1 | 神州醫(yī)療大模型 | 神州醫(yī)療 | 以AI技術(shù)為核心、依托高質(zhì)量多模態(tài)大數(shù)據(jù),賦能輔助決策、智能科研、醫(yī)生助手、健康管理和運(yùn)營(yíng)分析等 |
2 | 日日新.大醫(yī) | 商湯科技 | 以大語言模型“商量”為基模型,利用高質(zhì)量醫(yī)學(xué)知識(shí)數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成 |
3 | MedGPT | 醫(yī)聯(lián) | 中國(guó)首款大模型驅(qū)動(dòng)的AI醫(yī)生,強(qiáng)大的自然語言處理能力和深度學(xué)習(xí)技術(shù) |
4 | 靈醫(yī)大模型 | 百度健康 | MOE+終端組件+智能體三層架構(gòu),應(yīng)用在科普、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院、智慧醫(yī)院、智慧診療等,滿足“患-醫(yī)-藥”各方需要 |
5 | Baichuan 3 | 百川智能 | 超千億參數(shù)的語言處理能力,在通用領(lǐng)域廣泛適用,同時(shí)在醫(yī)療領(lǐng)域展現(xiàn)出專業(yè)度 |
6 | 山海大模型醫(yī)療行業(yè)版(UniGPT-Med) | 云知聲 | 醫(yī)療領(lǐng)域深度學(xué)習(xí),覆蓋從疾病預(yù)防、診斷、治療到康復(fù)的全流程 |
7 | SAMI大模型 | 深睿醫(yī)療 | 適配多種醫(yī)療數(shù)據(jù)模態(tài),實(shí)現(xiàn)從器官到病灶甚至病理細(xì)胞級(jí)別的亞秒級(jí)分割 |
8 | uAI影智大模型 | 聯(lián)影智能 | 調(diào)度和整理數(shù)據(jù)資源、自主思考、給出預(yù)判,提升醫(yī)務(wù)工作者的工作效率 |
9 | ClouD GPT | 智云健康 | 應(yīng)用于醫(yī)院、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院等場(chǎng)景下的AI輔助診療,多緯度慢病管理 |
10 | ShukunGPT大模型 | 數(shù)坤科技 | 覆蓋診療各個(gè)環(huán)節(jié),提供精準(zhǔn)、高效的診斷與治療建議,提升醫(yī)生工作效率 |
11 | 左醫(yī)GPT | 左手醫(yī)生 | 擬人化AI醫(yī)生問診和問答、智能導(dǎo)診、智能病歷書寫、智能診斷、隨訪等 |
12 | 鷹瞳萬語 | 鷹瞳Airdoc | 深度學(xué)習(xí)架構(gòu)、自監(jiān)督和遷移學(xué)習(xí)、模型調(diào)優(yōu)和高效訓(xùn)練、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等 |
13 | WiNGPT | 衛(wèi)寧健康 | 協(xié)助研究人員梳理海量文獻(xiàn)、歸納總結(jié),甚至預(yù)測(cè)未來趨勢(shì),加速科學(xué)創(chuàng)新 |
14 | 森億病歷生成式語言模型 | 森億智能 | 根據(jù)患者信息和醫(yī)生的診斷思路,自動(dòng)生成病歷內(nèi)容,提高醫(yī)生工作效率 |
15 | 春雨慧問 | 春雨醫(yī)生 | 以患者為中心,重新定義在線問診,可以隨時(shí)打開手機(jī)隨時(shí)提問 |
16 | 慧康-啟真醫(yī)療大模型 | 創(chuàng)業(yè)慧康&浙江大學(xué) | 涵蓋豐富醫(yī)學(xué)知識(shí)和應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù),已在浙江省多家大型三甲醫(yī)院成功試點(diǎn)應(yīng)用 |
17 | 鷹眼智慧中醫(yī)大模型 | 鷹眼智慧中醫(yī) | 基于200億醫(yī)學(xué)token,數(shù)千萬中醫(yī)文獻(xiàn)醫(yī)案及紅外數(shù)據(jù),構(gòu)建數(shù)字化中醫(yī)全面服務(wù)能力 |
18 | CareGPT | 微脈 | 在婦幼全周期管理領(lǐng)域取得初步成功,逐步拓展至糖尿病、高血壓等其他專病管理 |
19 | APUS醫(yī)療大模型 | 麒麟合盛 | 多模態(tài)通用性、專業(yè)醫(yī)療知識(shí)庫(kù)、支持多輪對(duì)話,提升醫(yī)療效率與準(zhǔn)確性 |
20 | “數(shù)智本草”中醫(yī)藥大模型 | 天士力醫(yī)藥集團(tuán)&華為云 | 基于中醫(yī)藥海量文本數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)中醫(yī)藥與人工智能的深度融合 |
21 | 華佗GPT | 深圳市大數(shù)據(jù)研究院&香港中文大學(xué)(深圳) | 第二代華佗GPT是首個(gè)成功通過2023年10月國(guó)家執(zhí)業(yè)藥師考試的醫(yī)療大模型 |
22 | “岐黃問道”大模型 | 大經(jīng)中醫(yī) | 自然語言交互模式,降低中醫(yī)AI的使用門檻,使更多用戶可以使用中醫(yī)AI |
23 | 天河靈樞大模型 | 國(guó)家超級(jí)計(jì)算天津中心等 | 全球首個(gè)面向中醫(yī)針灸領(lǐng)域的專業(yè)大模型,可作為中醫(yī)智慧助手為用戶提供解答 |
24 | 華佗中醫(yī)藥大模型 | 亳州市&華為 | 致力于中醫(yī)藥領(lǐng)域的全面智能化,包括智能診斷、藥材溯源、健康管理等 |
25 | 紫東太初 | 中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所 | 全模態(tài)融合、高精度輔助診斷、神經(jīng)外科手術(shù)導(dǎo)航、智能醫(yī)學(xué)影像分析等 |
26 | 39AI全科醫(yī)生 | 朗瑪信息 | 人工智能“醫(yī)生大腦”,提供類似于“全科醫(yī)生”的人工智能服務(wù) |
27 | 砭石 | 智慧眼 | 多模態(tài)處理能力、高準(zhǔn)確性、隱私保護(hù),全面賦能醫(yī)療場(chǎng)景 |
28 | 從容大模型 | 云從科技 | 深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、多模態(tài)數(shù)據(jù)處理等,協(xié)助處理復(fù)雜醫(yī)療數(shù)據(jù) |
29 | “白澤曉”醫(yī)療大模型 | 萬達(dá)信息 | 實(shí)時(shí)知識(shí)問答、事件與病歷內(nèi)容理解、病歷生成、專病健康管理等 |
30 | 域見醫(yī)言大模型 | 金域醫(yī)學(xué) | 旨在成為“六邊形戰(zhàn)士”,支持醫(yī)檢多方面,醫(yī)學(xué)檢測(cè)的檢前、檢中、檢后 |
2024.10 DBC/CIW/CIS |
隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展,醫(yī)療大模型作為其在醫(yī)療健康領(lǐng)域的重要應(yīng)用,正逐步展現(xiàn)出潛力和價(jià)值。醫(yī)療大模型通過對(duì)海量醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練,不僅在輔助診斷、個(gè)性化治療、藥物研發(fā)等領(lǐng)域展現(xiàn)出前所未有的潛力,還將助力醫(yī)療健康行業(yè)向更加智能化、精準(zhǔn)化的方向發(fā)展。
政策引領(lǐng),加速醫(yī)療大模型創(chuàng)新步伐
近年來,國(guó)家高度重視醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展,出臺(tái)一系列政策措施,以加速醫(yī)療大模型的研發(fā)與應(yīng)用。這些政策不僅為醫(yī)療大模型的發(fā)展提供了資金和技術(shù)支持,還明確了發(fā)展方向和監(jiān)管框架。在政策引領(lǐng)下,醫(yī)療大模型技術(shù)得以快速迭代升級(jí),為醫(yī)療健康行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展注入了強(qiáng)勁動(dòng)力。
快速增長(zhǎng),醫(yī)療大模型從概念走向?qū)嵺`
醫(yī)療大模型在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用正處于增長(zhǎng)階段,據(jù)統(tǒng)計(jì),我國(guó)已累計(jì)公開發(fā)布多個(gè)醫(yī)療大模型,涉及智慧診療、醫(yī)療文本處理、藥物研發(fā)和學(xué)術(shù)科研等多個(gè)方面。通過學(xué)習(xí)大量醫(yī)療數(shù)據(jù),能夠生成新的數(shù)據(jù)實(shí)例,協(xié)助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷、治療方案制定等工作,提高醫(yī)療服務(wù)的效率和準(zhǔn)確性。在智慧醫(yī)院、遠(yuǎn)程醫(yī)療、精準(zhǔn)醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域,醫(yī)療大模型已經(jīng)從理論研究階段逐步走向?qū)嵺`應(yīng)用。
技術(shù)革新及數(shù)據(jù)安全,醫(yī)療大模型破局前行
AI技術(shù)不斷突破,醫(yī)療大模型的算法和模型結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化,預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和魯棒性顯著提升,為精準(zhǔn)醫(yī)療、個(gè)性化治療等提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。隨著人口老齡化、慢性病負(fù)擔(dān)加重以及人們對(duì)健康需求的日益增長(zhǎng),高質(zhì)量醫(yī)療服務(wù)的需求不斷攀升,為醫(yī)療大模型在輔助診斷、健康管理、藥物研發(fā)等領(lǐng)域的應(yīng)用提供了廣闊的市場(chǎng)前景。此外,跨界融合也為醫(yī)療大模型的發(fā)展注入了新的活力,醫(yī)療大模型正與物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)深度融合,共同推動(dòng)醫(yī)療健康行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級(jí)。
然而,醫(yī)療大模型的發(fā)展同樣面臨著一些挑戰(zhàn)。首先是數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù),醫(yī)療數(shù)據(jù)涉及個(gè)人隱私和敏感信息,如何在保障數(shù)據(jù)安全和隱私的前提下,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效共享和利用,是醫(yī)療大模型應(yīng)用過程中需要解決的問題。其次,技術(shù)門檻與人才短缺也是醫(yī)療大模型發(fā)展的關(guān)鍵,醫(yī)療大模型的研發(fā)和應(yīng)用需要高度專業(yè)化的技術(shù)和人才支持,目前行業(yè)內(nèi)仍存在技術(shù)門檻高和人才短缺的問題,限制了醫(yī)療大模型的廣泛應(yīng)用和深入發(fā)展。醫(yī)療大模型作為新興技術(shù),其監(jiān)管政策尚不完善,如何制定科學(xué)合理的監(jiān)管政策以確保其健康發(fā)展,是政府和行業(yè)需要共同攜手解決的問題。
大模型賦能,助力醫(yī)療健康行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)
醫(yī)療大模型的廣泛應(yīng)用將推動(dòng)醫(yī)療服務(wù)模式的轉(zhuǎn)變,從傳統(tǒng)的“以疾病為中心”向“以患者為中心”轉(zhuǎn)變,逐步實(shí)現(xiàn)更加個(gè)性化、精準(zhǔn)化的醫(yī)療服務(wù)。提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量:醫(yī)療大模型能夠輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷、治療方案制定等工作,提高醫(yī)療服務(wù)的準(zhǔn)確性和效率;優(yōu)化醫(yī)療資源配置:通過大數(shù)據(jù)分析,醫(yī)療大模型能夠預(yù)測(cè)疾病流行趨勢(shì),幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)提前做好準(zhǔn)備;推動(dòng)新藥研發(fā):能夠加速藥物研發(fā)過程,縮短新藥上市周期,降低研發(fā)成本。
結(jié)語
隨著深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等AI技術(shù)的不斷進(jìn)步,醫(yī)療大模型的應(yīng)用范圍將越來越廣,能處理的醫(yī)療數(shù)據(jù)類型也將越來越多。未來,醫(yī)療大模型將進(jìn)一步提升醫(yī)療服務(wù)的智能化水平,為醫(yī)療機(jī)構(gòu)和患者帶來更加精準(zhǔn)、高效的醫(yī)療服務(wù)體驗(yàn)。同時(shí),隨著監(jiān)管政策的不斷完善和市場(chǎng)的逐步擴(kuò)大,中國(guó)醫(yī)療大模型行業(yè)將迎來更加廣闊的發(fā)展前景。
(文/冰博客)
e-Mail:lab@enet16.com