这一次，医生和AI心有灵犀了

你设想过吗？有一天去医院看病时，医生也用上了“AI”助手。将你的病情输入到AI大模型中，大模型会自动生成你的“AI病历”和符合医学指南的标准化诊疗建议。医生会参考大模型的答案，再结合个人的专业能力，得出更精准的诊疗方案。

AI成为辅助医生看病的“专家”，这样的情景也许不远了。

8月22日，在科技部国家重点研发计划常见多发病防治专项“脑血管病监测数智平台及关键技术开发与应用示范研究”项目研讨会上，新华三集团携手清华大学长庚医院发布了“灵犀医学脑血管病专病大模型”（以下简称：灵犀医学大模型），作为项目组的阶段性重要科技成果之一，这或将重塑脑血管病的诊疗流程。

AI“专家”在身边

在我国，脑血管病的发病率、患病率、死亡率、复发率均处于较高水平。清华大学长聘教授、博士生导师、北京清华长庚医院主任医师武剑表示，“目前脑血管病专科医生仍存在巨大缺口，且各个中心诊疗水平参差不齐，如何借助大模型推动卒中的标准化诊疗是我们要努力推进的工作。”

在传统的脑血管病诊疗流程中，接触患者、询问病情、临床查体、书写病历，医生需要基于患者的疾病特点，结合脑海中的医学知识和临床指南信息，得出最终的诊疗方案。虽已形成体系，但在效率与精准度上仍存在局限。尤其在面对复杂多变的病情和持续更新的临床指南时，人脑的记忆与处理能力显得尤为“捉襟见肘”。此外，在临床病人较多或医生需要身兼临床教学等职责时，难免会影响效率或出现人力不能及的疏漏。

清华大学长聘教授、博士生导师

北京清华长庚医院主任医师武剑

引入灵犀医学大模型之后，流程仍是如此，效率和精确度却能得到显著提升。据北京清华长庚医院神经内科临床医生邳靖陶表示，在与新华三AI工程师合作的半年里，双方组成的专家团队共同经历了持续性的数据训练和模型调优，灵犀医学大模型已被“投喂”了超过20部临床指南，每部指南字数几万字到十几万字不等。通过大模型技术和对海量临床知识的交叉融合，灵犀医学大模型已被训练成一个能够分析病因成型、进行辅助检查、治疗推荐、诊疗流程管理的可交互“AI医生”。不仅能为医生提供精准的诊断治疗方案，还能在患者的就医全流程中给出标准化诊断辅助提示，从而帮助医生快速做出治疗决策，提高患者就医效率。

真正落地到临床诊疗中时，医生将病历信息输入到大模型中，模型便会用训练好的医生思维链匹配临床指南的内容，生成对诊疗方案的辅助参考，并对病历进行实时更新。

同时，大模型的应用不仅能推动循证医学更加精准，帮助医生找到人力知识的盲点，也可通过愈加标准化的检查和诊疗，降低患者住院期间的花费。出院之后，灵犀医学大模型还可以基于“AI病历”给病人做长期的治疗和随访建议，进而一定程度上降低复发风险。

使用中的灵犀医学大模型

正如邳靖陶所说，“应用大模型后，相当于我们每个医生身边都配备了一名高水平、高年资的脑血管病专家，会随时给出治疗方案上面的建议和纠正。”

而长远来看，灵犀医学大模型在临床实践中持续得到“锻炼”，将形成“医生投喂知识——大模型反馈信息——医生查漏补缺——大模型持续积累”的良性循环，从而成为一个“buff叠满”的专家医生，搭起医生间沟通的“桥梁”。这意味着，大模型的普及在提升临床教学的效率之余，或能极大促进不同地区、不同医院、不同医生之间医疗资源的均衡分配，令更多患者享受到高质量的医疗服务。

“医工融合”的新答案

“和市面上其他医疗行业大模型相比，灵犀医学大模型是‘医工融合’的典范，采取了由专科到全科逐步完善和发展的策略。”新华三集团高级副总裁、行业BG总裁杨献波表示。

新华三集团高级副总裁、行业BG总裁杨献波

所谓“医工融合”，指的是从行业实际需求出发，让医学团队（清华大学长庚医院）和工程团队（新华三集团）优势互补，结合医学专业和技术底座，让灵犀医学大模型更适用于实际场景。

项目研发之初，双方团队第一步要沟通磨合的，就是医学术语与工程语言之间的“壁垒”。日常生活中，老百姓喜欢称脑血管病为“中风”或者“栓住了”，但在专业医疗场景中，到底如何解读这一日常语言，是脑血栓还是脑栓塞？实际上的医学概念完全不同。

在项目研究的过程中，医工团队也曾遇到过类似的问题——医学团队要给工程团队解释缺血性卒中、出血性卒中等基础概念的具体定义，让工程团队能够理解专业内容，才能根据理解的内容去训练大模型，将复杂的医学专业概念转化为机器可理解的语言，进而构建出高质量的脑血管病数据集。

医学团队（清华长庚医院）和工程团队（新华三集团）一起工作讨论

新华三集团医疗技术总监杜晓君表示，医学领域是非常严肃的领域，在使用者与大模型“对话”的过程中，除了得到答案之外，也希望能看到它的推理过程，以确保其逻辑的严谨性和专业性。因此，在研发过程中，新华三团队对训练数据做了大量的COT标注工作，使得最终的生成结果是支持可回溯、可溯源的。

“这样当医生看到结果的过程中，也能够看到一个完善的推理过程，因为本身患者的疾病在治疗中间也会发生一些动态的变化，相应的治疗方案可能需要重新规划。完整的推理过程可视，有利于我们在这个严谨的（医学）领域对每一步进行把关。”杜晓君强调。

在训练上得到了临床医学的严谨内容的加持，也被杜晓君认为是大模型在实战场景中最有价值的一部分。此外，新华三集团在数据、算力等方面的技术优势，均是这一“专家级的AI辅助诊疗模型”诞生的关键。新华三通过对数据的治理，数据工程的操作和研发，确保数据是可用的、训练的、精调的；而算力在当下已成为行业深入大模型领域的门槛，新华三在算力上对模型和硬件做了深度的融合和调优，通过不断迭代，吸收整个相关领域的知识来让大模型持续成长。

一方有技术、一方有专业，且双方互相信任、交流沟通，灵犀医学大模型正是结合了新华三的技术优势和清华长庚医院的专业优势，才让大模型没有成为“空中楼阁”，而具备了落地的可操作性。

灵犀医学脑血管病专病大模型发布现场

灵犀医学大模型的发布不仅代表了医疗人工智能技术的新高度，也为医疗行业提供了新的解决方案和发展方向。随着其在临床诊疗中应用日久，也许还能带来更多“惊喜”。

在杨献波看来，在AI in ALL技术战略和AI for ALL业务战略的双重加持下，新华三在智能新时代最核心的能力，就是能够让算力更快、更强。作为新一代信息通信领域的领军企业，加快人工智能技术在垂直行业的延伸拓展，促进资源共享与产业共同繁荣，助力百行百业数字化变革的智能升级，也是新华三义不容辞的时代责任与担当。

作者：朱影

编辑：马敏