今天，商汤发布升级版医疗健康大语言模型——“大医”，并正式面向医疗健康产业链上下游机构客户开放服务。

　　内嵌医学“场景集市”，包含13个预设场景。

　　支持提示工程自定义、长程记忆存取和医学知识库查询总结等一系列个性化功能。

　　高质量训练、低门槛部署，医疗健康机构可根据实际需求打造专属医疗健康大模型。

　　目前，商汤已与郑州大学第一附属医院、上海交通大学医学院附属瑞金医院、上海交通大学医学院附属新华医院等机构开展合作，实现“大医”在具体医疗健康场景中落地。

　　“ 商汤科技副总裁、智慧医疗业务负责人张少霆表示：‘大医’的服务范围不仅仅在医院，而是希望能够覆盖整个医疗健康产业链。”

　　接下来，商汤科技还将探索与营养保健、健康管理等领域企业、机构合作，为企业服务数智化转型提供强大驱动力，充分释放大模型在医疗健康产业的潜力，为产业链高质量发展赋能。

　　打造“场景集市”，紧贴临床需求

　　助力医疗服务提质增效

　　聚焦真实医疗健康场景落地能力，“大医”功能覆盖智慧大健康、智慧患者服务、智慧临床以及数智建设四大领域，包括智能自诊、用药咨询、诊后随访管理、智慧病历、影像报告结构化等13个细分医疗健康场景。

　　面对日常健康咨询

　　“大医”可充当“体检咨询助手”、“健康管家”等角色。提供疾病风险预测、检验检查分析、体检咨询、健康问答等健康管理服务，经过多轮对话后给出健康咨询建议。

　　基于该能力，“大医”能够帮助传统大健康领域企业实现服务模式的全面数智化革新，极大提升用户健康管理的便利性。

　　面对患者就诊需求

　　“大医”可化身“陪诊助手”，高效实现智能导诊、预问诊等患者服务功能。

　　门诊环节，“大医”能够充当医生的得力助手，实时记录、整理、识别医患问诊对话内容，并将提取总结的病历信息上传至电子病历系统，解放医生双手，提高临床效率。临床诊疗场景中，“大医”能够提供临床辅助决策支持。

　　在诊后，“大医”可为患者提供用药指导，并帮助患者建立随访档案及制定随访计划，提高医疗服务质量。

　　此外，“大医”的总结能力可以将患者就医过程总结成阶段性小结、出院小结等多种实用临床模板，还支持将医学影像报告、临床病历中的自由文本一键生成结构化报告，方便医生进行医学统计，提升科研效率。

　　“大医”功能覆盖四大领域13个细分医疗健康场景

　　凭借出色性能，“大医”已在多家医疗机构实现落地，并获得广泛认可。

　　商汤与郑州大学第一附属医院国家远程医疗中心合作，基于“大医”研发了行业前沿的用药咨询大语言模型，为患者提供智慧、便捷、高效的线上用药咨询服务和体验。

　　商汤与上海交通大学医学院附属瑞金医院合作，通过学习胃肠道专家的经验构建决策知识，并用真实病历进行训练，结合“大医”的病历结构化和推理决策能力，优化了以往专科辅助决策中存在的主观性输入偏倚、缺乏真实决策变量和重要决策能力不足等问题。“大医”可以根据输入的胃肠道肿瘤患者病历，提供准确的全身药物治疗（化疗、靶向、免疫治疗）与局部治疗（外科手术、放疗等）方案推荐，未来还将实现更多高性能专科辅助诊疗决策。

　　商汤与上海交通大学医学院附属新华医院合作，计划利用“大医”赋能随访等患者服务场景，实现与语音流技术实时交互，分析、理解患者的语音内容，从中提取患者基本信息、病情变化、用药情况等随访数据，并给出专业的健康建议，优化患者随访体验。

　　商汤与郑州大学第一附属医院国家远程医疗中心合作，基于“大医”研发了行业前沿的用药咨询大语言模型

　　提示工程自定义、专属知识库调用

　　强大可塑性满足定制化、个性化需求

　　医疗健康大模型要适配更多具体场景，需要满足个性化、差异化的需求。

　　“大医”支持提示工程自定义、长程记忆存取和医学知识库查询总结等个性化功能，展现出强大的落地“可塑性”，能够为医疗健康全产业链提供多样化、个性化服务。

　　提示工程可以帮助大模型更好地理解和回答用户请求。

　　作为国内率先推出提示工程自定义功能的医疗健康大模型，“大医”能够帮助客户打造专属“场景助手”，支持在界面上调整提示工程，引导模型根据实际场景需要智能调整回复内容。例如：

　　在智能自诊场景下，可以调整模型提问方式、医学解释详略程度等。

　　在智慧病历场景下，可以根据阶段性小结、出院小结等不同种类的临床模板总结患者就医经过，并支持修改临床模板样式。

　　“大医”支持通过调整提示工程，引导模型根据实际场景需要智能调整回复内容

　　对于自有高质量数据且对数据隐私安全有高要求的合作机构，商汤可提供搭建专属知识库等服务，并以插件形式搭载于“大医”上。

　　例如，可将体检知识、健康管理科普、饮食运动处方、用药注意事项等知识构建为知识库，借助“大医”强大的检索和总结能力，为合作机构打造紧密贴合其需求的专属医疗健康大模型。

　　“大医”可调用专属知识库，借助强大检索和总结能力给出准确的回答

　　针对长病程患者，“大医”还能够处理长医疗文本信息，同时支持接入外部记忆模块插件作为补充存储空间，使其具备更强的长病程管理能力。

　　针对各类医疗健康场景中的复杂计算，“大医”支持调用多种医学计算器插件，以此显著提升大模型的计算能力，在疾病预测、风险提醒、体检报告解读等实际应用场景中发挥更大价值。

　　多版本选择+模型量化

　　有效降低医疗健康大模型部署门槛

　　商汤科技在医疗健康大模型的研发上具备深厚积累，在数据、算力和落地部署能力方面优势明显。

　　数据层面，“大医”以千亿参数规模的大语言模型“商量”为基模型，后者拥有万亿token 预训练语料。在此基础上，“大医”利用超200亿token的高质量医学知识数据训练而成，数据范围涵盖医学教材、医学指南、临床路径、药品库、疾病库、体检报告等，以及4000万真实病历、医患问答和对话等。高质量的训练数据，保证了“大医”回答的可靠性和准确性。

　　算力储备层面，商汤AI大装置SenseCore上线GPU数量已提升至30000块，算力规模提升至6 ExaFLOPS，为商汤医疗健康大模型开发和持续快速迭代提供强大优势。

　　在落地部署能力方面，为满足差异化部署需求，商汤推出多个“大医”版本，参数量从千亿至百亿级别不等，既可以公有云服务方式为合作机构提供服务，开箱即用，也可帮助合作机构高效完成模型私有化部署。借助创新模型量化技术，可降低“大医”落地部署的硬件需求，有效降低医疗健康大模型的部署门槛，让更多合作机构可以借助“大医”优化业务流程。