10月31日，在杭州云栖大会上，光启慧语正式发布了与复旦大学附属中山医院（以下简称“中山医院”）联合开发的多模态医疗大模型--“光语医疗大模型”。

据获悉，光语医疗大模型是基于光启慧语数百亿参数规模、万亿token预训练语料的自研大模型，由中山医院深度参与、针对医疗场景定制而成。在通用基础语料之上，光语医疗大模型注入超百亿token的高质量医学知识数据，可形成覆盖就医全流程多个场景的医疗AI专业能力。

光启慧语是一家在Gen AI时代围绕大模型全栈，展开技术研发和产品创新的人工智能公司， 具备一流的算法能力和坚实的算力支撑，自主研发的世界领先底层大模型，在垂直应用领域展现强大潜力。

光启慧语首席AI科学家褚崴表示，未来光启慧语将致力于打造AI-Native的创新技术和专业产品，为用户提供卓越的服务。

据悉，光语大模型在通用能力测评中，中文知识、数学、阅读理解、逻辑推理等方面的表现均大幅领先LLaMA2-70B。

在USMLE医疗行业测评中，与GPT-4能力相当。

光语医疗大模型基于自研大模型技术，从健康管理领域体检报告智能生成系统、体检报告解读的医疗场景应用将延伸至全医疗场景应用。

目前大模型层出不穷，但只有着眼于实际场景的应用，解决实际场景痛点，才是大模型发展的价值。

光语医疗大模型深入真实医疗场景，解决医生与患者实际问题。

目前国内医疗资源不平衡，就医人数众多，医生承担了很大的压力。为了减轻医生负担，让医生能够触及更多患者，光语医疗大模型可以协助医生把疾病检查和检验结果进行格式化结构处理，并按照医学专业形式输出。

同时，光语医疗大模型还可以模拟医生临床能力，辅助医生进行疾病诊断。并可进行多轮对话，超长上下文输出。

日常就医过程中，由于就诊人数多、门诊压力大，医生无法详细的向患者进行解释。光语医疗大模型可以立足于患者，搭建患者与医生沟通的桥梁，将医生专业术语转换成患者可以完全理解的日常用语，减轻医生沟通压力，也让患者更清晰了解病情、医嘱。

在体检场景下，光语大模型可以模拟总检医生，在获得全部检查结果数据后，进行异常项识别、排序，并生成主检结论建议，还可以实现数据回溯、一键回填等功能，在提升主检医生效率的同时，降低医院/医疗机构报告生成的成本。

从用户端来看，光语大模型可以在体检报告解读之上，提供更贴合用户的个性化健康指导。在此过程中，患者可以结合自身情况发起提问，光语大模型海量的医疗训练数据叠加强化学习机制，会确保每一次回答都精准有效。

今年以来，国内外掀起了一轮大模型浪潮，一批又一批的大模型在千行百业涌现，医疗行业也不例外。如何利用大模型为医生、患者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，提高医生诊疗效率，提升患者就医体验，成为行业迫切关注的课题。

但相较其他领域，大模型在医疗领域的落地面临着更复杂的挑战。医疗行业由于其专业性与严肃性对医疗场景的问题容错率低，因此医疗大模型往往具有极高要求的数据训练标准。

中山医院作为国内综合实力领先的医院，拥有1个国家临床医学研究中心，18个临床重点专科，具备领先的医疗水平与数据积累。

通过中山丰富的医疗经验、权威医学知识和医疗数据资源，包括线下诊疗场景的医护经验、医学文献指南、循证知识库，医学信息术语、知识图谱等，光启慧语可以进行医疗大模型优化训练。优质的医学训练语料保证了光语医疗大模型的回答专业、可信、可溯源。

中山医院大数据人工智能中心主任张纪阳表示，今年大模型在AI领域掀起狂潮，席卷了各行各业。医疗作为重点应用行业，需积极进行数智化变革。

中山医院作为全国首个综合类国家医学中心，医疗服务水平全国领先。为了建设世界一流、创新型智慧型现代化医院，中山医院一直在关注大模型在医疗行业的研发应用与发展路径，也在大模型应用的数据安全、知识产权保护、法律、伦理关注和企业合作等方面开展了一系列的梳理研讨和总结，同时也开展了应用测试和探索。

中山医院在数据、医生专家资源、应用场景、伦理和安全管理等方面具有优势，未来将与光启慧语展开深度合作，融合双方优势，在多模态数据处理、多模态医疗应用中实现人工智能的创新应用，也期待未来能建立大模型在医疗行业的评价标准，成为行业标杆。