面向产业端！商汤“上新”医疗大语言模型“大医” 已在瑞金新华“上线”

图说：大医已面向医疗健康产业链上下游机构客户开放服务 采访对象供图（下同）

什么是真正好用、能落地的医疗健康大模型？针对这一时下热门“考题”，人工智能企业商汤科技交出了一份新答卷。

10月16日，商汤发布升级版医疗健康大语言模型——大医。大医内嵌医学“场景集市”，包含13个预设场景，并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，帮助医疗健康产业链上下游机构根据实际需求打造专属医疗健康大模型，推动行业全方位数智化转型。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的落地。

“大医的服务范围，不仅仅局限于医院，而是希望能覆盖整个医疗健康产业链。”商汤科技副总裁、智慧医疗业务负责人张少霆表示，大医已面向医疗健康产业链上下游机构客户开放服务。

图说：大医功能覆盖四大领域13个细分医疗健康场景

打造“场景集市”紧贴临床需求

在医疗健康领域，大模型的竞争日渐聚焦于真实医疗健康场景落地能力。大医紧密贴合医疗健康场景实际需求，打造医学“场景集市”，助力医疗服务提质增效。

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、影像报告结构化等共13个细分医疗健康场景。

面对日常健康咨询，大医可以充当“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。

面对患者的就诊需求，大医可化身“陪诊助手”，更高效地实现智能导诊、预问诊等患者服务功能。在门诊环节，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。在临床诊疗场景中，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，提高医疗服务质量和患者获得感。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。

凭借出色的性能，大医已在多家医疗机构实现落地。其中，商汤与瑞金医院合作，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。

图说：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

提示工程自定义 专属知识库调用

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、个性化的服务。

提示工程可以帮助大模型更好地理解和回答用户的请求。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。

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，商汤可为其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。

针对长病程患者，大医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。

记者了解到，在落地部署能力方面，为了满足差异化部署需求，商汤推出多个大医版本，参数量从千亿到百亿级别不等，既可以公有云服务方式为合作机构提供服务，实现开箱即用，也可帮助合作机构高效完成模型私有化部署。

新民晚报记者 郜阳