通用医学大模型

基于1760亿参数医学大模型的诊断助手，在八个专科的常见病、罕见病及外部验证中均优于基线模型。

刘晓红 · 刘浩 · Guoxing, Yang · Zeyu, Jiang · 崔曙光 · 陶立元 · 洪天配 · 杨进 · Xiaohu, Li · 张景 · Sang, Ye · 赵洋 · Xue, K. · 吴松 · 张 平 · 杨建 · Song, Chunli · 王光宇

Nature Medicine 2025

参数信息

参数量

176 billion

覆盖专科数

8

临床评估指标数

8

技术优势

诊断表现优于基线

在分布内、分布外和长尾场景中均优于其他基线LLM和专用模型。

适合临床工作流

模型可作为临床工作流的一部分辅助医生进行疾病诊断。

应用场景

• 医疗诊断辅助：作为诊断辅助工具，融入临床工作流程辅助医生。
• 医疗机器人：为医疗机器人提供诊断推理和决策支持。
• 脑机接口交互：支持诊断信息分析，辅助脑机接口中的医疗决策。
• 可穿戴医疗：分析可穿戴设备数据，提供实时诊断建议。
• 工业机器人：在工业环境中辅助健康监测与诊断。