今天，商湯發布升級版醫療健康大語言模型——“大醫”，并正式面向醫療健康產業鏈上下游機構客戶開放服務。

內嵌醫學“場景集市”，包含13個預設場景。
支持提示工程自定義、長程記憶存取和醫學知識庫查詢總結等一系列個性化功能。
高質量訓練、低門檻部署，醫療健康機構可根據實際需求打造專屬醫療健康大模型。

目前，商湯已與鄭州大學第一附屬醫院、上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院、上海交通大學醫學院附屬新華醫院等機構開展合作，實現“大醫”在具體醫療健康場景中落地。

“商湯科技副總裁、智慧醫療業務負責人張少霆表示：‘大醫’的服務范圍不僅僅在醫院，而是希望能夠覆蓋整個醫療健康產業鏈。”

接下來，商湯科技還將探索與營養保健、健康管理等領域企業、機構合作，為企業服務數智化轉型提供強大驅動力，充分釋放大模型在醫療健康產業的潛力，為產業鏈高質量發展賦能。

打造“場景集市”，緊貼臨床需求

助力醫療服務提質增效

聚焦真實醫療健康場景落地能力，“大醫”功能覆蓋智慧大健康、智慧患者服務、智慧臨床以及數智建設四大領域，包括智能自診、用藥咨詢、診后隨訪管理、智慧病歷、影像報告結構化等13個細分醫療健康場景。

面對日常健康咨詢 “大醫”可充當“體檢咨詢助手”、“健康管家”等角色。提供疾病風險預測、檢驗檢查分析、體檢咨詢、健康問答等健康管理服務，經過多輪對話后給出健康咨詢建議。基于該能力，“大醫”能夠幫助傳統大健康領域企業實現服務模式的全面數智化革新，極大提升用戶健康管理的便利性。

面對患者就診需求 “大醫”可化身“陪診助手”，高效實現智能導診、預問診等患者服務功能。

門診環節，“大醫”能夠充當醫生的得力助手，實時記錄、整理、識別醫患問診對話內容，并將提取總結的病歷信息上傳至電子病歷系統，解放醫生雙手，提高臨床效率。臨床診療場景中，“大醫”能夠提供臨床輔助決策支持。

在診后，“大醫”可為患者提供用藥指導，并幫助患者建立隨訪檔案及制定隨訪計劃，提高醫療服務質量。

此外，“大醫”的總結能力可以將患者就醫過程總結成階段性小結、出院小結等多種實用臨床模板，還支持將醫學影像報告、臨床病歷中的自由文本一鍵生成結構化報告，方便醫生進行醫學統計，提升科研效率。

“大醫”功能覆蓋四大領域13個細分醫療健康場景

憑借出色性能，“大醫”已在多家醫療機構實現落地，并獲得廣泛認可。

商湯與鄭州大學第一附屬醫院國家遠程醫療中心合作，基于“大醫”研發了行業前沿的用藥咨詢大語言模型，為患者提供智慧、便捷、高效的線上用藥咨詢服務和體驗。

商湯與上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院合作，通過學習胃腸道專家的經驗構建決策知識，并用真實病歷進行訓練，結合“大醫”的病歷結構化和推理決策能力，優化了以往專科輔助決策中存在的主觀性輸入偏倚、缺乏真實決策變量和重要決策能力不足等問題。“大醫”可以根據輸入的胃腸道腫瘤患者病歷，提供準確的全身藥物治療（化療、靶向、免疫治療）與局部治療（外科手術、放療等）方案推薦，未來還將實現更多高性能專科輔助診療決策。

商湯與上海交通大學醫學院附屬新華醫院合作，計劃利用“大醫”賦能隨訪等患者服務場景，實現與語音流技術實時交互，分析、理解患者的語音內容，從中提取患者基本信息、病情變化、用藥情況等隨訪數據，并給出專業的健康建議，優化患者隨訪體驗。

商湯與鄭州大學第一附屬醫院國家遠程醫療中心合作，基于“大醫”研發了行業前沿的用藥咨詢大語言模型

提示工程自定義、專屬知識庫調用

強大可塑性滿足定制化、個性化需求

醫療健康大模型要適配更多具體場景，需要滿足個性化、差異化的需求。

“大醫”支持提示工程自定義、長程記憶存取和醫學知識庫查詢總結等個性化功能，展現出強大的落地“可塑性”，能夠為醫療健康全產業鏈提供多樣化、個性化服務。

提示工程可以幫助大模型更好地理解和回答用戶請求。

作為國內率先推出提示工程自定義功能的醫療健康大模型，“大醫”能夠幫助客戶打造專屬“場景助手”，支持在界面上調整提示工程，引導模型根據實際場景需要智能調整回復內容。例如：在智能自診場景下，可以調整模型提問方式、醫學解釋詳略程度等。

在智慧病歷場景下，可以根據階段性小結、出院小結等不同種類的臨床模板總結患者就醫經過，并支持修改臨床模板樣式。

?“大醫”支持通過調整提示工程，引導模型根據實際場景需要智能調整回復內容

對于自有高質量數據且對數據隱私安全有高要求的合作機構，商湯可提供搭建專屬知識庫等服務，并以插件形式搭載于“大醫”上。

例如，可將體檢知識、健康管理科普、飲食運動處方、用藥注意事項等知識構建為知識庫，借助“大醫”強大的檢索和總結能力，為合作機構打造緊密貼合其需求的專屬醫療健康大模型。

?“大醫”可調用專屬知識庫，借助強大檢索和總結能力給出準確的回答

針對長病程患者，“大醫”還能夠處理長醫療文本信息，同時支持接入外部記憶模塊插件作為補充存儲空間，使其具備更強的長病程管理能力。

針對各類醫療健康場景中的復雜計算，“大醫”支持調用多種醫學計算器插件，以此顯著提升大模型的計算能力，在疾病預測、風險提醒、體檢報告解讀等實際應用場景中發揮更大價值。

多版本選擇+模型量化

有效降低醫療健康大模型部署門檻

商湯科技在醫療健康大模型的研發上具備深厚積累，在數據、算力和落地部署能力方面優勢明顯。

數據層面，“大醫”以千億參數規模的大語言模型“商量”為基模型，后者擁有萬億token 預訓練語料。在此基礎上，“大醫”利用超200億token的高質量醫學知識數據訓練而成，數據范圍涵蓋醫學教材、醫學指南、臨床路徑、藥品庫、疾病庫、體檢報告等，以及4000萬真實病歷、醫患問答和對話等。高質量的訓練數據，保證了“大醫”回答的可靠性和準確性。

算力儲備層面，商湯AI大裝置SenseCore上線GPU數量已提升至30000塊，算力規模提升至6 ExaFLOPS，為商湯醫療健康大模型開發和持續快速迭代提供強大優勢。

在落地部署能力方面，為滿足差異化部署需求，商湯推出多個“大醫”版本，參數量從千億至百億級別不等，既可以公有云服務方式為合作機構提供服務，開箱即用，也可幫助合作機構高效完成模型私有化部署。借助創新模型量化技術，可降低“大醫”落地部署的硬件需求，有效降低醫療健康大模型的部署門檻，讓更多合作機構可以借助“大醫”優化業務流程。

“大醫”已面向醫療健康產業機構客戶開放服務，可發送郵件備注聯系方式及機構名稱至sensecare-chat@sensetime.com獲取邀請碼后，登錄https://chat.sensetime.com/申請試用。