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在科技飞速发展的今天，AI 医疗大模型正以前所未有的态势重塑医疗行业格局。这些智能模型宛如拥有超凡智慧的医疗助手，在疾病诊断、治疗方案制定、医学研究等诸多关键领域大显身手，为解决医疗难题、提升医疗效率与质量带来了全新的希望与路径。接下来，让我们一同深入探寻几款极具代表性的 AI 医疗大模型。

华佗 GPT—— 中医 AI 问诊的先锋

华佗 GPT 作为港中大（深圳）在医疗健康领域推出的大模型，于 2023 年 2 月横空出世，成为国内首个类 ChatGPT 的医疗大模型。它专注于中医领域，恰似一位经验丰富的老中医，借助先进的自然语言处理技术，能够精准解读患者的症状描述。无论是常见的头痛脑热，还是较为复杂的慢性疾病，华佗 GPT 都能依据中医理论知识，快速且准确地给出可能的病因分析，并提供相应的中医治疗建议，如推荐合适的中药方剂、针灸穴位等。这一模型的出现，极大地提升了中医问诊的效率与准确性，为传承和发展中医智慧注入了强大的科技动力。

砭石大模型 —— 多模态医学智能问诊

智慧眼旗下的砭石大模型堪称医疗领域的多面手，它支持多模态数据，包括问诊文本数据、医疗影像数据、用户的面部体征视频数据以及用户睡眠音频数据等。

从功能上看，在文本方面，它能辅助医生和药师与患者进行高效对话；视频方面，通过捕捉人脸表面因心脏跳动带来的周期变化，实现对心率、呼吸率、心率变异性、血压、血氧等生理指标的精准测量；图片方面，具备统一范式，可进行高准确度的医学影像阅片和面诊舌诊；音频方面，能够基于睡眠音频数据的分析检测用户睡眠情况。在应用场景上，它赋能基层医疗，借助辅助诊疗技术，让 AI 辅助医生承担 90% 的工作，有效缓解医疗压力，提升基层医生医技水平；赋能医保监管，搭建风险控制模型，精准打击欺诈骗保行为；赋能慢病管理，通过联通诊前、诊中、诊后，实现慢病管理闭环；赋能医药链条，提供一站式医疗数字化服务。其技术创新点在于采用知识图谱与大模型相结合的技术路线，在 500 亿参数条件下，比单纯使用大模型技术，医学问题回答准确度提升近 10%；实现隐私计算条件下的大模型联邦训练，充分释放高质量数据要素价值；运用医疗领域多模态视觉处理技术，实现多样化任务。

左医 GPT—— 快速体验医疗大模型的原生应用

左医 GPT 依托北京左医科技有限公司的左医医疗大模型算法，于 2024 年 2 月在国家互联网信息办公室发布的第四批境内深度合成服务算法备案清单中亮相。该模型专注于对话生成场景，当用户输入问题描述时，它能够迅速在医学知识领域给出专业答复。例如，患者咨询某种疾病的症状表现、治疗方法、预防措施等问题，左医 GPT 都能凭借其强大的算法和丰富的医学知识库，为用户提供准确且详细的解答，为患者获取医学知识、初步了解病情提供了便捷的途径。

TCMLLM—— 中医临床智能辅助系统

虽然关于 TCMLLM 的公开资料相对较少，但从其名称及定位来看，它聚焦于中医临床领域，是一款智能辅助系统。在中医临床实践中，它能够为中医师提供有力支持。比如，帮助中医师快速检索和分析大量的中医古籍文献、临床案例，辅助中医师制定更精准的治疗方案。在面对复杂病症时，通过整合多方面信息，为中医师提供不同的治疗思路和参考建议，从而提高中医临床诊疗的科学性和有效性。

谷歌 Med-PaLM 2

谷歌的 Med-PaLM 2 在医疗知识问答和临床决策支持方面表现卓越。它经过海量医学文献、病例数据的训练，对各类医学问题的理解和回答能力极为出色。在临床决策中，能够综合患者的症状、病史、检查结果等多维度信息，为医生提供全面且准确的诊断建议和治疗方案参考，助力医生做出更科学合理的决策。

阿里云 ET 医疗大脑

阿里云 ET 医疗大脑同样实力不凡。它整合了医疗大数据、人工智能和云计算技术，在疾病预测、智能影像诊断等方面成果显著。在疾病预测方面，通过对大量历史病例数据的分析挖掘，能够提前预测疾病的发生风险，为预防疾病提供依据；在智能影像诊断中，能够快速准确地识别医学影像中的异常病变，辅助医生提高诊断效率和准确性。

这些 AI 医疗大模型各有千秋，在医疗领域发挥着独特而重要的作用，为推动医疗行业的智能化发展贡献着巨大力量，也为未来医疗健康事业的发展描绘出了一幅充满希望的宏伟蓝图。