专业AI干专业事 医学大模型Med-Go32B开源

生成式人工智能的出现，让智慧医疗迈入“千军万马做专病专科模型和智能体”的全新时代，然而现阶段，大部分研发仍建立在医学能力相对薄弱的“通用大模型”之上，往往导致开发出的AI产品基础能力不足、临床使用效果差，一个可靠、安全、可复现的“医学基座模型”因此至关重要。

同济大学附属东方医院近日面向全球开源通用医学基座模型Med-Go 32B。“Med-Go”由“产学研”历时两年多通力研发，相比同体量已开源垂类大模型，其在医学基础及推理能力等方面已显现出比肩国内外“同行”的良好性能，此次通过完全开放模型权重与完整工程代码，有望为专病专科模型与临床智能体“可插拔式”研发与下沉应用提供“地基”，加速人工智能技术在医疗健康领域的普惠应用，让更多医生用得上、更多医院做得起自己的专病专科智能助手。

托“AI搭子”的福，同济大学附属东方医院的主治医生刘显东成了上海滩最“时髦”的一批“白衣天使”。一年多前，他积极响应医院“智慧化转型”的号召，成为“人工智能+医疗场景”的首批“尝鲜者”，诊室迎来 “新质伙伴”： “Med-Go”。“Med-Go”是由东方医院专家团队与中国科学院软件研究所联合研发的人工智能医学大模型，“Med”即“medical”，显示其医疗专业背景，“Go” 则表达着勇往直前、不懈奋进之意。

刘显东所在的急诊内科，接诊复杂病例是常有之事，症状愈是危急，愈需要医生在短时间内作出诊断对症用药，即便如刘显东这样拥有15年资历的主治医师，面对医学的博大精深，难免也会有力不从心之时。

新伙伴如何加持传统医疗？如今再遇“疑难杂症”，刘显东会将患者主诉、病史、体检报告等基本信息录入电脑，不出几秒，一份由“Med-Go”出具的辅助决策建议便可生成，含诊断思路、治疗方案等信息，“有了‘Med-Go’的加持之后，我们在面对疑难病人的时候能够提供给我们一个更加完整更加有逻辑的思路，有一些没有想到的疾病或者相关检查都会给我们提供更好的补充，而医生也能更好地扑在病人身边去更好地观察病人的病情变化做及时处理。”人机之间的默契如何养成？过去一年，刘显东会不间断将用户体验反馈给研发团队，训练他的“AI医助”变得更专业，变得像医生那样去思考。

在东方医院，医生与“Med-Go”并肩协作的故事，已日渐成为一道日常风景线：在重症科，它凭借显著的“长尾能力”辅助团队快速归纳繁杂病例、阅读分析监测设备数据；在教学查房中，它是带教老师的得力助教，制定教学计划和评估方案，也通过个性化的知识点讲解、病例分析和文献解读，帮助医学生和住院医师更高效地掌握专业知识；目前，“Med-Go”已接入东方医院的HIS系统（医院信息系统），院外还辐射至相关医联体单位，在“医教研管”一线大显身手。

运行一年多来，这位“AI医生”总体发挥平稳，展现出强大应用潜力，这一切都源于“Med-Go”是妥妥的“科班出身”，从研发伊始，一支数十人组成的医生团队便全程参与主创研发，与工程团队一道“手把手”喂料，“我们像培养医学生那样训练大模型”，研发团队成员、同济大学附属东方医院重症医学科（北院）副主任刘杨告诉看看新闻Knews记者，前期他们会亲自为“Med-Go”筛选教材文献，一些国外文献，甚至会先人工翻译再投喂，而针对医疗大模型常常被诟病的“幻觉”问题，更是层层把关，“我们运用RAG（检索增强生成）技术，比如大模型在回答一个问题的时候，我们会先从文料库里把技术相关的材料拿过来，再交给大模型进行二次处理，它就以拿到的材料进行回答，这样一来增加它的准确度，回答速度也特别快”。

两年多埋头苦读之下，“Med-Go”先后“啃”下超6000本国内外权威教材，总计参与了21项医学类压力测试，总答题量130万道，如同“学霸”一样，好学加上题海战术，“如今它的知识储备，胜过一个由各科医生组成的团队”。

如今，“Med-Go”32B决定 “走出去闯闯”，从单点创新到生态共享、从技术研发到临床应用，去助力更多医学智能体研发，也接受来自全球的检验。

就在同济大学、上海市浦东新区人民政府、上海市卫生健康委员会共同主办的人工智能医学大模型Med-Go开源仪式上，同济大学、同济大学附属东方医院宣布面向全球开源通用医学基座模型Med-Go‑32B，为专病专科模型与临床智能体“可插拔式”研发与下沉应用提供坚实“地基”。“完整开放模型权重与工程代码，插件化扩展，显著降低二次开发门槛，节省时间和成本，让有限的资源集中到‘最后一公里’大模型的临床场景创新和质量提升上，从而推动从三甲到基层形成同源的智慧医疗能力体系。”中国科学院院士、同济大学原副校长、同济大学附属东方医院院长陈义汉说。

一个低门槛、高可靠性的公共基础平台，好比是修路先要打地基。此次开源医学基座模型，就是把这块坚实可靠的“地基”交给临床与科研一线，减少重复造轮子，实现专病专科模型快速二次开发，推动“医学+人工智能”从少数试点走向普遍可用，方便患者在三甲和基层都能更快享受到规范的诊疗、更稳的用药、更到位的随访。

而对医生而言，不仅是三甲专家攻克疑难杂症的“第二大脑”，也是基层医生提升诊疗能力的口袋里的“主任医师”。模型既拥有面对罕见病、疑难杂症进行推理的能力，给予三甲医院诊疗建议，又兼顾基层常见病、多发病诊疗、随访的全医疗过程覆盖，两端发力。临床场景的深度嵌入，使得模型输出能够直接服务于医疗实践，帮助不同层级的医疗机构提升智能化水平。

同济大学附属东方医院急诊、重症医学科主任张海涛介绍，以江苏省射阳县人民医院医联体为例，Med-Go大模型已覆盖门诊问答、病历质控、慢病随访等场景。医生反馈其在信息整理、用药提醒与随访计划上“拓思路、用得稳”，基层医护上手快、运行稳。公开评测显示，在近20项医学评测中，大模型表现稳健，其临床推理与中文场景优势明显，在多项任务上与同量级开源模型持平或更优。“Med-Go最大的特色是来源于医生、服务医生。开源其基座模型，希望通过持续的优化迭代，让医学大模型真正成为临床一线医生的‘随身助手’，让医生把时间还给临床。复杂信息的整理、对照、初步建议由系统先作处理，医生把精力放在跟患者的沟通与对疾病的诊断上。”张海涛说。

同济大学附属东方医院表示，东方医院及其合作团队将继续完善模型功能，拓展更多临床场景应用，更好赋能医学教育、医学研究、医疗服务和医院管理全链条，与全国同行共享经验和成果，共同推动我国医疗人工智能基础底座的建设与创新，持续为“健康上海”“健康中国”战略贡献同济力量。

而在科研端，此举对于正在积极推进“人工智能＋新工科”的同济大学，意义也非同小可，“今天开源的Med-Go大模型，是作为同济大学今年围绕‘工程智能’系统布局五大研究院之一的医学人工智能研究院成立以来的首个标志性成果。开源共享，是同济大学面向人民生命健康主动担当作为的又一生动实践。”同济大学党委书记、中国工程院院士郑庆华致辞表示，通过开源，希望能够汇聚全球智慧、促进技术迭代，避免重复建设和技术壁垒，加速人工智能技术在医疗健康领域的普惠应用，为我国在新一轮国际科技竞争中抢占智能医学制高点贡献同济力量。

看看新闻记者: 戴晶磊，夏祺

编辑: 戴晶磊

责编: 李吟涛