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在医疗领域，如何利用大模型为医生提供疾病诊疗的新工具、新方法，以改善疾病诊断、治疗和预防，成为业内人士迫切关注的课题。2023世界人工智能大会（WAIC）期间，商汤科技展示了融入医疗大模型的升级版“SenseCare智慧医院”综合解决方案。

据悉，该模型利用覆盖多模态的医疗基础模型群，赋能医院的就医、诊疗、随访等环节，并有效助力医疗长尾问题的解决。基于商汤大装置的强大算力支持，商汤科技能够为医疗机构提供将大模型“为己所用”的能力，帮助医疗机构在解决疑难病症的同时实现降本增效。

《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，中国自2020年起进入大模型快速发展期，一批通用类大模型正快速发展。据不完全统计，截至目前，中国10亿级参数规模以上大模型已发布79个，相关应用行业正从办公、生活、娱乐等方向，向医疗、工业、教育等领域快速拓展。

相较其他领域，大模型在医疗领域的落地面临着更复杂的挑战。一方面，不同模态的医疗数据之间，成像模式、图像特征都有较大差异，且医疗临床长尾问题纷繁复杂；另一方面，医疗数据私密性要求极高，满足医疗机构本地环境部署要求也是大模型落地的重要考量因素。因此，行业发展亟需适应不同临床问题、且能满足临床部署要求的医疗专业大模型。

在这一背景下，商汤科技与行业伙伴合作，推出了医疗语言大模型、医疗影像大模型、生信大模型等多种垂类基础模型群，覆盖CT、MRI、超声、内镜、病理、医学文本、生信数据等不同医疗数据模态。

大模型训练，离不开强大的算力支持，商汤大装置SenseCore拥有5000 Petaflops算力，支持20个千亿参数超大模型同时训练，为大模型的创新和应用效率大大提速。借助商汤大装置的超大算力和医疗基础模型群的坚实基础，商汤能够化身“医疗大模型工厂”，基于医疗机构的特定需求，帮助其针对下游临床长尾问题高效训练模型，甚至辅助机构实现模型自主训练。“该模式突破了医疗长尾问题数据样本少、标注难度高的瓶颈，实现了针对不同任务的小数据、弱标注、高效率的训练，同时显著降低了大模型部署成本，满足不同医疗机构个性化、多样化的临床诊疗需求。”商汤科技副总裁、智慧医疗业务负责人张少霆表示，该模式兼顾了大模型性能与落地便捷度之间的平衡，帮助医疗机构在解决疑难病症的同时实现降本增效。

据悉，针对就医环节，商汤科技基于医疗语言大模型“大医”打造的智慧就医平台，可提供智能导诊、智能预问诊、诊前检验、智能随访、院内导航等多种功能，实现了诊前、诊中、诊后多个环节的数字化升级，重塑患者就诊流程，实现门诊环节全流程智能化，缩短患者在院停留时间，优化患者就医体验。

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