医疗AI大模型的崛起：从病理诊断到中医调理的全面革新

在医疗领域，人工智能正掀起一场深刻的变革，医疗人工智能大模型如雨后春笋般涌现，为行业带来了前所未有的机遇与挑战。这些大模型凭借强大的数据分析和学习能力，逐步渗透到疾病诊断、治疗方案制定、药物研发等各个环节，显著提升了医疗效率和质量。到2025年，让我们一同盘点那些具有代表性的医疗人工智能大模型。

启元重症大模型

2024年12月底，腾讯与迈瑞医疗联合发布了全球首个专注于重症医疗场景的大模型——启元重症大模型。该模型能够快速读取患者的生命体征数据，并在5秒内生成患者的数字画像，为医生在紧急情况下提供关键决策支持。在重症监护室这种争分夺秒的环境中，启元大模型大幅缩短了信息处理时间，帮助医生及时调整治疗方案，提高重症患者的救治成功率。

AI 京医

在2025年京东健康年度医生盛典上，京东健康发布了基于线上全域场景的医疗健康大模型产品体系“AI京医”。该体系包括AI医生智能体、AI诊疗助手和AI科研助手等多个产品。AI医生智能体能够模拟医生与患者的交互，进行初步病情诊断和咨询解答；AI诊疗助手则辅助医生进行病历分析、疾病诊断及治疗方案制定；AI科研助手则帮助医学研究人员进行数据分析和文献检索，加速科研进程。

瑞智病理大模型（RuiPath）

2025年2月18日，在上海召开的医疗人工智能与精准诊疗发展论坛上，基于华为DCS AI解决方案的瑞智病理大模型正式发布。该模型融合了多模态数据，并结合了中国人群的疾病特征。通过学习300余本病理诊断书籍，瑞智病理大模型在病理医生整理的常用问题测试中准确率高达90%。该模型覆盖了肺癌、乳腺癌、结直肠癌、胃癌等占中国每年全癌种发病人数90%的常见癌种，显著提升了病理切片诊断的效率和准确性，为临床治疗提供了更精准的决策支持。

LungDiag 模型

LungDiag模型由国家呼吸医学中心何建行教授团队与广州国家实验室蒋太交、邓立宗教授团队合作研发。该模型集成了超过30,000份电子健康记录（EHR）数据，能够精准诊断10种典型的呼吸系统疾病，包括肺炎、慢性阻塞性肺病（COPD）、支气管炎和肺癌等。其优势在于高准确度、多重疾病识别能力以及实时反馈功能，帮助医生快速决策，减少患者等待时间，尤其在肺癌和COPD等早期诊断至关重要的疾病中表现出色。

岐黄问道大模型

岐黄问道是由南京大经中医药信息研发的中医智能诊疗大模型，致力于融合传统中医理论与现代科技。该模型包含三个子模块：已确诊疾病的临床诊疗模块、基于症状和体征的临床诊疗模块以及中医养生调理模块。通过输入患者的症状、体征或已确诊的疾病信息，岐黄问道能够输出精准的中医辨证、治法和药方。该模型已上线于“学习强国”App，用户可通过选择不适症状获得个性化的中医调理建议，帮助实现个性化健康管理。

华佗 GPT

华佗GPT由香港中文大学（深圳）和深圳市大数据研究院联合开发，是一款中医智能问诊系统。它不仅能够进行日常中医问诊，还可在临床病例中辅助诊疗和推荐处方。该模型拥有强大的中医基础知识库，确保回答真实可靠，并通过精准的病理分析能力和交互式学习，保证回答内容与时俱进。开发团队测试显示，华佗GPT在医学基准测试中表现出色，尤其在中文医疗语境下的回答优于GPT-4等模型。

医联 MedGPT

医联MedGPT是国内首个将大模型应用于医院实际问诊场景的AI系统，支持多模态输入和输出，能够综合患者的历史病历、影像资料、检查结果等信息，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。该模型覆盖近3000种疾病，涵盖80%的成人疾病和90%的0-12岁儿童疾病。在与华西医院的对比实验中，MedGPT的诊疗结果与真实医生的一致性达到96%，目前已进入内部测试阶段，计划与各大医院及机构合作面向患者使用。

砭石大模型

砭石大模型由智慧眼公司开发，是一款支持多模态输入的医疗大模型，能够处理文本、图像、视频和音频数据，为患者提供全面的智能问诊、诊断辅助以及智能用药等功能。其多模态能力使其适用于复杂诊疗场景，并能根据患者的个性化信息推荐相应治疗方案，实现个性化医疗。

神农中医药大模型

神农中医药大模型由华东师范大学计算机科学与技术学院团队开发，旨在推动大型语言模型在中医药领域的发展。该模型以开源的知识数据为基础训练而成，具有丰富的中医药知识图谱，专注于中医药领域的知识问答和临床辅助诊疗。

仲景（CMLM-ZhongJing）

仲景中医大语言模型由复旦大学和同济大学联合开发，借鉴人类记忆过程，通过对中医方药数据的深度学习与推理，建立了一个基于大语言模型的中医诊疗辅助系统。该模型不仅能输出中医方剂，还能提供详细的诊疗方案和治疗故事，涉及病因分析、治疗预期、个案研究等多维度内容。与文心一言、星火等模型的初步对比显示，仲景在中医方药数据的多样化诊疗指令数据集上表现出良好的泛化能力。

未来展望

随着技术的不断进步，这些医疗人工智能大模型有望进一步推动医疗行业的智能化发展，为全球医疗健康事业带来更多福祉。然而，我们也需关注模型在数据安全、伦理道德等方面可能面临的挑战，确保技术的健康、可持续发展。