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進入2025年，行業已形成了一個共(gong)識：能否真正融入醫療日常(chang)工作場(chang)景并(bing)持續迭代，是(shi)決定大模(mo)型競爭力(li)的關鍵(jian)。作為AI應用探索已久的場(chang)景之(zhi)一，健康管理在大模(mo)型時代也迎來了快速(su)發展。

那(nei)么，大(da)模(mo)型技(ji)術如何(he)為健康(kang)管理(li)注入新活(huo)力？又(you)能掀起怎樣的(de)新趨(qu)勢？動脈網與(yu)微醫(yi)人工(gong)智能研究院(yuan)首席科學(xue)家(jia)(jia)徐(xu)紅霞、深(shen)睿醫(yi)療高副總(zong)裁劉建、南大(da)菲(fei)特副總(zong)經理(li)張(zhang)芷韻三位深(shen)耕(geng)健康(kang)管理(li)大(da)模(mo)型應用的(de)醫(yi)療企業(ye)專家(jia)(jia)進行(xing)了對話，供(gong)行(xing)業(ye)參考。

本文主要觀點如下：

1、以深度(du)場景(jing)理(li)解為(wei)前提，找到適配的應(ying)用場景(jing)

2、技(ji)術方與應用方存在協同困難，用戶(hu)信任、關懷待加(jia)強

3、大模型+可穿戴設備(bei)，實現多維數據聯動和個性(xing)化服務

4、部分商(shang)業模(mo)式已(yi)得到(dao)驗證(zheng)，大模(mo)型向多模(mo)態交互升級

大模型(xing)應用(yong)第一(yi)步：找到一(yi)個(ge)優質的健(jian)康管理場景

在應用落(luo)地(di)與商業價值(zhi)轉化成(cheng)(cheng)為(wei)產業競爭焦點(dian)的背景下，如(ru)何精識別(bie)并切入高適配(pei)性場景，正成(cheng)(cheng)為(wei)企業可持(chi)續發展的關鍵命題(ti)。

從深睿醫療高(gao)副總裁(cai)劉建的分享來看，深睿醫療選擇從體檢場景切入健康管理領域，是市場需(xu)求、技術積(ji)累與政策導向(xiang)三方協同的結果。

一(yi)方(fang)面，公眾健康(kang)意識提升、國家(jia)"早(zao)篩早(zao)治"戰略共同驅動(dong)了(le)體檢需(xu)求的持(chi)續增長(chang)；另一(yi)方(fang)面，作為AI影(ying)像(xiang)(xiang)領域頭部企(qi)業(ye)，深(shen)睿在(zai)CT、超聲等(deng)醫學影(ying)像(xiang)(xiang)的算法研發和(he)臨床驗證方(fang)面已(yi)建(jian)立深(shen)厚(hou)壁壘(lei)，而體檢場景中的基于CT、MR、DR等(deng)各類(lei)檢查項目，均(jun)需(xu)依賴影(ying)像(xiang)(xiang)技術支撐，天然適(shi)配其技術強項。

場景是技(ji)術的試金(jin)石。劉建分享(xiang)到，目前深睿醫療的大(da)模型產(chan)品在(zai)肺癌(ai)(ai)、結(jie)直腸癌(ai)(ai)等(deng)項(xiang)目中已實現價值驗證，成功(gong)識(shi)別了(le)百萬級以上的高風險人群(qun)，實現了(le)醫保費(fei)用結(jie)構性優(you)化。

南(nan)大菲特則以體重(zhong)管理為突破口，通過";三(san)師共管"AI大模型(xing)助力慢病防治。

南(nan)大菲特副總經理張芷韻介紹，南(nan)大菲特深(shen)耕體(ti)重(zhong)(zhong)管(guan)理及慢病管(guan)理領域十余年，采用多學科團隊模式開展體(ti)重(zhong)(zhong)管(guan)理服務；也(ye)是在這(zhe)一過(guo)程中(zhong)，不斷(duan)認識到傳統人工模式存在的服務非標(biao)準化、質(zhi)量(liang)波動、響應(ying)滯后(hou)等問(wen)題，對醫療健康服務規模化發展的制約。

而AI技術的(de)(de)應用，讓這些問題迎(ying)刃而解。南大菲(fei)特(te)通過自(zi)研模(mo)型(xing)與開源模(mo)型(xing)的(de)(de)結合，以(yi)及十(shi)余年的(de)(de)數據積累和技術優勢(shi)，推出了三師共管AI大模(mo)型(xing)和首減重代謝·慢(man)病(bing)管理(li)AI智(zhi)能(neng)體(ti)，實(shi)現慢(man)病(bing)管理(li)的(de)(de)提(ti)質增效和可及性(xing)。目(mu)前，南大菲(fei)特(te)三師共管AI大模(mo)型(xing)已(yi)在院內(nei)外和體(ti)檢機構廣泛(fan)應用，用戶量(liang)已(yi)超10萬人。

在5月(yue)9日-10日的VBEF醫療AI大模型創新應用論(lun)壇上，多(duo)家(jia)企業也就場(chang)景選擇邏輯展(zhan)開過深度討論(lun)。

一位嘉賓表示基于(yu)團(tuan)隊背(bei)景和技(ji)術積累，選擇了(le)診療流(liu)程外(wai)的科(ke)研場(chang)景；也有(you)嘉賓遵循"痛點、剛需(xu)、高(gao)頻"原(yuan)則，將(jiang)醫生提效置于(yu)優(you)先地位；另(ling)有(you)嘉賓聚焦(jiao)C端健康管(guan)理(li)，通(tong)過24小時陪(pei)伴式服務(wu)提升醫療服務(wu)價(jia)值；一位投資人指出，大模(mo)型(xing)需(xu)切入基層全科(ke)醫生等供給稀缺(que)環節(jie)，而(er)非僅做資源分(fen)配優(you)化。

盡管路徑(jing)各異，但(dan)各企業均指(zhi)向(xiang)一個核心邏輯：大(da)模型在(zai)醫療領(ling)域的落地需以深度場景(jing)理解為前(qian)提(ti)，結合企業技(ji)術優勢、商業化變現能力等(deng)，構(gou)建差異化價值壁壘。這種以場景(jing)適配度為基(ji)礎(chu)的戰略選擇，正成(cheng)為大(da)模型技(ji)術從"可用(yong)"走向(xiang)"好用(yong)"的關鍵躍遷。

應(ying)用方與基座(zuo)模型方并未(wei)實現(xian)完全協同

眾多(duo)企業紛(fen)紛(fen)入局，試圖借助這一(yi)技(ji)術(shu)實現更精、高效的健康(kang)管(guan)理服務。但前行之路上，諸多(duo)挑戰(zhan)橫亙(gen)其(qi)間(jian)。

從技術層(ceng)面來看(kan)，大模型(xing)(xing)幻覺(jue)問(wen)題是一(yi)大難題。動脈網觀察到，一(yi)些企業(ye)在通過RAG（外部(bu)檢(jian)索增(zeng)強(qiang)生(sheng)成(cheng)）、生(sheng)成(cheng)式與(yu)判別式AI協同、模型(xing)(xing)改進等(deng)方法來應對幻覺(jue)。

微醫(yi)人工智能研(yan)究(jiu)院首(shou)席科學家徐紅(hong)霞(xia)指出，幻覺(jue)問題(ti)是現階段大(da)模(mo)型(xing)(xing)研(yan)究(jiu)中面臨的(de)現實挑戰，但微醫(yi)控股(gu)采取了多種策略(lve)進行(xing)應對(dui)。一方面，在(zai)輸(shu)入階段對(dui)大(da)模(mo)型(xing)(xing)的(de)超參數進行(xing)調整，運用 RAG、思(si)維鏈以及醫(yi)療(liao)專(zhuan)業(ye)知識微調等(deng)技(ji)術手(shou)段，以此引導(dao)輸(shu)出模(mo)型(xing)(xing)更符合醫(yi)療(liao)領域要求(qiu)的(de)結果；另(ling)一方面，在(zai)輸(shu)出階段設置審(shen)核(he)模(mo)型(xing)(xing)，對(dui)大(da)模(mo)型(xing)(xing)的(de)輸(shu)出結果進行(xing)嚴格審(shen)核(he)。同時微醫(yi)控股(gu)會針對(dui)未通過(guo)審(shen)核(he)的(de)回答進行(xing)問題(ti)復(fu)盤(pan)與(yu)整理，并與(yu)專(zhuan)家共同探討解決方案，以持續增強(qiang)模(mo)型(xing)(xing)的(de)可靠性。

作為大模型"燃料"的數(shu)據(ju)(ju)同樣是繞不(bu)開(kai)的難題。南(nan)(nan)大菲特張(zhang)芷韻(yun)坦言(yan)，以體重管(guan)理(li)(li)為切入的慢病管(guan)理(li)(li)，并非(fei)是純粹的嚴肅醫療范疇，在(zai)生活方式相關的數(shu)據(ju)(ju)收集上，面(mian)臨數(shu)據(ju)(ju)量(liang)稀(xi)缺且質量(liang)欠佳的困境。因此(ci)，南(nan)(nan)大菲特只能依靠自身苦心積累，耗費了大量(liang)心力與成本在(zai)數(shu)據(ju)(ju)收集整理(li)(li)工作之上。經過十余年積累，南(nan)(nan)大菲特的三(san)師共(gong)管(guan)AI大模型，已深度融合了百萬條肥胖及(ji)慢病患者管(guan)理(li)(li)記錄、權威專家共(gong)識、前沿研究(jiu)成果以及(ji)自主構建的數(shu)據(ju)(ju)集。

業(ye)(ye)務(wu)合作的(de)情況則更(geng)加(jia)復雜。一方(fang)面，應(ying)用廠商和基座(zuo)模型(xing)(xing)的(de)供(gong)需錯(cuo)配(pei)。如微(wei)醫控股(gu)和南大(da)菲特側重于應(ying)用開發的(de)企(qi)業(ye)(ye)，需要與基座(zuo)大(da)模型(xing)(xing)協同提供(gong)醫療(liao)健康服務(wu)。在(zai)(zai)這(zhe)一過程(cheng)中，可能存在(zai)(zai)應(ying)用迭代與基座(zuo)模型(xing)(xing)升(sheng)級周期錯(cuo)配(pei)的(de)情況。因此，企(qi)業(ye)(ye)在(zai)(zai)基座(zuo)模型(xing)(xing)合作方(fang)的(de)選擇(ze)上也會有(you)更(geng)多的(de)考量。

深睿醫(yi)療(liao)作為技術(shu)供(gong)應方，現階(jie)段的重(zhong)點則(ze)是聚焦于醫(yi)療(liao)應用和大模型技術(shu)的完美結合(he)。劉建(jian)以(yi)肺癌全(quan)程(cheng)周(zhou)期管理(li)為例分享到(dao)，大模型的加入(ru)實現了從單個環節到(dao)全(quan)程(cheng)覆(fu)蓋跨(kua)越。"健(jian)(jian)康(kang)管理(li)與(yu)院(yuan)內疾病診斷在(zai)AI的應用場景上存在(zai)差異(yi)，無法直接套(tao)用，我們需深入(ru)了解健(jian)(jian)康(kang)管理(li)的場景適配性，為人民(min)群眾提(ti)供(gong)更智能(neng)的健(jian)(jian)康(kang)管理(li)服務。"

另外是應用廠商和醫(yi)院之間的(de)合作。微醫(yi)徐紅霞(xia)提到(dao)，由于醫(yi)院本身在(zai)(zai)算(suan)力(li)和部(bu)署成本方(fang)面存在(zai)(zai)限制，因此更傾(qing)向于使用輕量化(hua)、智能(neng)化(hua)的(de)模型。為(wei)(wei)此，微醫(yi)與(yu)浙江大學正在(zai)(zai)模型蒸(zheng)餾技術(shu)上展開探索(suo)，并且已經取得了(le)(le)一定的(de)成果，發表了(le)(le)多(duo)篇相關學術(shu)論(lun)文，積(ji)累了(le)(le)豐富的(de)技術(shu)經驗。目(mu)前，微醫(yi)還引入了(le)(le)類似MOE技術(shu)，通過對(dui)醫(yi)療(liao)場景進(jin)行細分，有(you)效控(kong)制了(le)(le)成本，與(yu)醫(yi)院的(de)合作也(ye)較為(wei)(wei)順暢。

是賦能(neng)患者(zhe)的(de)企業初心與(yu)實踐應用(yong)(yong)間(jian)的(de)差(cha)距(ju)。當前醫療(liao)(liao)大模型在用(yong)(yong)戶(hu)體驗(yan)層面的(de)實踐表明，"賦能(neng)患者(zhe)"的(de)初心仍(reng)面臨技術(shu)落地、服務設計、用(yong)(yong)戶(hu)信任等多重(zhong)考驗(yan)。企業需在技術(shu)精度(du)與(yu)人(ren)文(wen)溫度(du)、服務邊界(jie)與(yu)醫療(liao)(liao)敬(jing)畏、場(chang)景適配與(yu)用(yong)(yong)戶(hu)需求(qiu)之間(jian)，找到更具象的(de)破局路徑。

微(wei)醫(yi)(yi)控股(gu)踐行(xing)的(de)(de)是"AI健管工具(ju)+真人健康管理師"模式。AI系統將收集可穿戴健康設備數據，持續監控患(huan)者的(de)(de)各項指標，即時發出(chu)健康預警與運動飲(yin)食方(fang)案(an)提(ti)醒(xing)，輔(fu)助健康管理師為(wei)患(huan)者提(ti)供用藥指導(dao)或入院就診提(ti)示。微(wei)醫(yi)(yi)控股(gu)的(de)(de)這一模式，在天津數字健共體中已有(you)成果(guo)。

南大(da)菲(fei)特(te)則(ze)非常注重對用戶的人文關懷。例如(ru)在粵(yue)港澳大(da)灣區，產(chan)品特(te)別配備(bei)了粵(yue)語(yu) AI 健(jian)管助(zhu)手，提供貼合(he)語(yu)音回(hui)復的主(zhu)動服務(wu)(wu)，以更好地服務(wu)(wu)老年群(qun)體。

深睿(rui)醫(yi)(yi)(yi)療(liao)針對院內醫(yi)(yi)(yi)療(liao)診(zhen)斷服務與院外個人體(ti)檢場景的差(cha)異，迭代技術(shu)服務意識。比(bi)如(ru)在(zai)體(ti)檢服務中，用(yong)戶(hu)相(xiang)較在(zai)院內為患者僅提供針對疾(ji)病檢測的單一(yi)診(zhen)斷結(jie)果，更關注為體(ti)檢客戶(hu)提供基于(yu)健康(kang)報告(gao)的多(duo)維綜合服務。基于(yu)此，深睿(rui)醫(yi)(yi)(yi)療(liao)探索出了一(yi)套適應健康(kang)體(ti)檢的技術(shu)方案，提升(sheng)服務專業性和效率。這也側面說明(ming)，醫(yi)(yi)(yi)療(liao)AI從嚴肅醫(yi)(yi)(yi)療(liao)向消費健康(kang)延(yan)伸，需調整服務理念與技術(shu)邊界(jie)，而(er)非簡單平移技術(shu)能(neng)力。

大(da)模型+可穿戴(dai)設備，實現健康管理多(duo)維數據聯動和個(ge)性化服務

在(zai)健(jian)康管理(li)場景(jing)中，智能(neng)(neng)可穿(chuan)戴設備(bei)能(neng)(neng)夠助力企業感知用戶的院外情(qing)況(kuang)。通過訪談了解到，相較(jiao)于傳(chuan)統AI可穿(chuan)戴設備(bei)，基于大(da)模型(xing)的可穿(chuan)戴設備(bei)，在(zai)數據處理(li)維(wei)度(du)、個(ge)性(xing)化服務深(shen)度(du)、場景(jing)覆蓋(gai)廣度(du)和技術融(rong)合能(neng)(neng)力等方面都有(you)效果。

南大菲特張芷韻分享到(dao)，傳統可(ke)(ke)穿戴(dai)設(she)(she)備(bei)受(shou)限于算(suan)力與算(suan)法，通(tong)常僅能(neng)采(cai)集單一生理指標，且數據(ju)(ju)呈現"孤島化(hua)"特征。基(ji)于大模型的可(ke)(ke)穿戴(dai)設(she)(she)備(bei)，一方面可(ke)(ke)以和更多設(she)(she)備(bei)做聯動，處理數據(ju)(ju)的維度(du)更多樣(yang)；另一方面個性(xing)化(hua)程度(du)更高，能(neng)夠建立用(yong)戶記憶，為后(hou)續(xu)的健(jian)康管(guan)理提(ti)供準確(que)的數據(ju)(ju)支(zhi)持(chi)。

"微(wei)醫(yi)控股也希望融(rong)合(he)專(zhuan)業醫(yi)療知識與(yu)大(da)模型對患(huan)者的(de)(de)(de)數據(ju)感(gan)知，將AI 打造成(cheng)類似于(yu)具(ju)(ju)身(shen)智(zhi)(zhi)能(neng)的(de)(de)(de)'具(ju)(ju)知智(zhi)(zhi)能(neng)'。"微(wei)醫(yi)徐(xu)紅霞認為，具(ju)(ju)身(shen)智(zhi)(zhi)能(neng)是(shi)人(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)與(yu)機器人(ren)學的(de)(de)(de)交叉領域，"具(ju)(ju)知智(zhi)(zhi)能(neng)"則是(shi)人(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)與(yu)醫(yi)療健康(kang)相結合(he)的(de)(de)(de)產(chan)物。"知"將由(you)兩部分(fen)構成(cheng)，一方面是(shi)專(zhuan)業的(de)(de)(de)醫(yi)療知識，另一方面是(shi)大(da)模型對患(huan)者的(de)(de)(de)數據(ju)感(gan)知。她介紹，通(tong)過與(yu)多(duo)個國內知名智(zhi)(zhi)能(neng)穿(chuan)戴(dai)硬件廠商深度合(he)作，微(wei)醫(yi)控股已成(cheng)功打通(tong)院內外數據(ju)壁壘，做到了(le)場景數據(ju)一體化，走通(tong)了(le)防篩診治管康(kang)全生(sheng)命周(zhou)期的(de)(de)(de)"一公里"。

這一創新模式的核心(xin)亮點在于實現院內(nei)外數據的無縫整合(he)。依托可穿戴設備實時采集的健康(kang)數據，微醫控股AI系統能夠生(sheng)成個性化健康(kang)管理(li)方案，并依據動態監測(ce)數據持續優化調整，真正實現對患者的精健康(kang)干預。

部分商(shang)業模(mo)式(shi)已得到驗證，大(da)模(mo)型向(xiang)多模(mo)態交互升級

在醫(yi)療大模型商業化浪潮中，微醫(yi)控股、深睿醫(yi)療、南大菲特各展(zhan)所長，依托自身技(ji)術優(you)勢與(yu)戰(zhan)略定位等，探索(suo)出了(le)不同發(fa)展(zhan)路(lu)徑。

微(wei)醫(yi)控股在(zai)AI醫(yi)療領域(yu)布局早，成(cheng)績亮眼，AI健(jian)(jian)(jian)共(gong)(gong)體模式(shi)成(cheng)為市場關注的(de)焦點。據弗(fu)若斯(si)特沙利文資料(liao)，按(an)2023年收(shou)入計(ji)，微(wei)醫(yi)控股已是中國(guo)AI醫(yi)療健(jian)(jian)(jian)康解決方案(an)的(de)大提供商(shang)。不僅如此，在(zai)由AI驅(qu)動的(de)天津(jin)健(jian)(jian)(jian)共(gong)(gong)體中，通(tong)過AI賦能，天津(jin)市數字健(jian)(jian)(jian)共(gong)(gong)體在(zai)醫(yi)保(bao)基金可(ke)控的(de)前(qian)提下，實(shi)現了更好的(de)健(jian)(jian)(jian)康收(shou)益，糖尿(niao)病患者人均(jun)醫(yi)保(bao)額(e)度盈(ying)余率(lv)超過25%，醫(yi)保(bao)支(zhi)出增幅下降，實(shi)現了基層(ceng)醫(yi)療機構、醫(yi)生(sheng)、患者、衛(wei)健(jian)(jian)(jian)醫(yi)保(bao)的(de)"四(si)方共(gong)(gong)贏"。

深睿醫療則(ze)以ToB 賽道為基礎，不斷拓(tuo)展服務場景(jing)，向ToC模(mo)式挺(ting)進，憑借成(cheng)熟的(de)(de)AI 技(ji)術沉淀，構建立體(ti)(ti)防護體(ti)(ti)系：首先，通過(guo)智(zhi)能輔助(zhu)(zhu)診(zhen)斷系統提升效率，縮(suo)短患(huan)(huan)者(zhe)候(hou)診(zhen)時間(jian)；其(qi)次(ci)，運用AI 量化分析技(ji)術，在冠心病風險預測(ce)、骨密度檢測(ce)等領(ling)域輸出高(gao)精度診(zhen)斷指標，助(zhu)(zhu)力醫生專注關(guan)鍵環節(jie)；借助(zhu)(zhu)大模(mo)型將晦澀的(de)(de)影像報(bao)告轉化的(de)(de)通俗解讀，解決患(huan)(huan)者(zhe)理解難(nan)題，形(xing)成(cheng)從機構服務到患(huan)(huan)者(zhe)觸達的(de)(de)疾(ji)病立體(ti)(ti)防護體(ti)(ti)系。其(qi)中，AI將診(zhen)斷關(guan)口前移，為疾(ji)病的(de)(de)防、診(zhen)、治(zhi)、教、研提供了(le)全(quan)方位的(de)(de)技(ji)術支撐(cheng)。

南大(da)菲(fei)特指出在大(da)模(mo)型基礎層成熟的(de)背景下(xia)，應用端將迎來爆發期(qi)。為此，南大(da)菲(fei)特將依托三甲醫(yi)院資源(yuan)，基于AI智能體業務中(zhong)臺實現標準(zhun)化(hua)服務，并逐漸(jian)將業務從(cong)健康(kang)管理，向患者全(quan)流程服務延伸(shen)。同(tong)(tong)時，南大(da)菲(fei)特也在探索不(bu)同(tong)(tong)的(de)收費模(mo)式，來適配(pei)不(bu)同(tong)(tong)客戶需求(qiu)。

在前文(wen)提(ti)到的VBEF醫(yi)療AI大模型創新應用論壇上，嘉賓(bin)們也(ye)圍繞醫(yi)療大模型商業化進行了(le)探(tan)討。觀點(dian)可歸納為(wei)四類：

一是主張以(yi)替代(dai)醫(yi)(yi)生(sheng)為(wei)關鍵構建商業模(mo)式，認(ren)(ren)為(wei)輔助(zhu)(zhu)醫(yi)(yi)生(sheng)模(mo)式難以(yi)從醫(yi)(yi)保或醫(yi)(yi)生(sheng)收入中獲利(li)；二是強調面向 C 端患(huan)(huan)者(zhe)支付(fu)盈(ying)利(li)，借(jie)助(zhu)(zhu)大模(mo)型產(chan)品(pin)提升患(huan)(huan)者(zhe)體驗，使患(huan)(huan)者(zhe)因認(ren)(ren)可管(guan)理(li)價值而付(fu)費(fei)；三是通過私有化(hua)部署和SaaS付(fu)費(fei)等方式，以(yi)及將(jiang)模(mo)型嵌入企業工作流(liu)程的(de)2B模(mo)式。且(qie)這種模(mo)式已(yi)經在醫(yi)(yi)療領域驗證成功。

第四是(shi)，有觀點認為大模(mo)(mo)(mo)型的(de)商(shang)業模(mo)(mo)(mo)式可以分(fen)為兩類(lei)：一是(shi)基礎平臺(tai)模(mo)(mo)(mo)式，依靠(kao)技術調用量付費；二是(shi)類(lei)似于AI+CRO，基于大模(mo)(mo)(mo)型技術提供服務，注重服務質量和交付效率。

對于大(da)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)未來的(de)(de)發展(zhan)(zhan)趨(qu)勢，微(wei)醫(yi)控股則明(ming)確(que)將"具知智(zhi)能(neng)"及其互(hu)動(dong)能(neng)力作為(wei)核心研究方(fang)向(xiang)，致力于賦予(yu)大(da)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)多(duo)(duo)維(wei)度感知與交互(hu)能(neng)力，推(tui)(tui)動(dong) AI 從單一文本交互(hu)向(xiang)視覺、聽覺等(deng)多(duo)(duo)模(mo)(mo)(mo)(mo)態交互(hu)升(sheng)級。面(mian)對 scGPT、RuiPath 等(deng)專業(ye)領域(yu)垂類模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)快速發展(zhan)(zhan)趨(qu)勢，微(wei)醫(yi)將探索多(duo)(duo)智(zhi)能(neng)體系統，加速構建多(duo)(duo)模(mo)(mo)(mo)(mo)態醫(yi)療(liao)大(da)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)體系；同時探索大(da)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)與多(duo)(duo)樣化工具協同應用，進一步提(ti)升(sheng)其在醫(yi)療(liao)場景中的(de)(de)實用性與效率。此外，針(zhen)對大(da)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)算力成(cheng)本問題，微(wei)醫(yi)也(ye)在著力研發輕量化技術，在增強模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)智(zhi)能(neng)水平(ping)的(de)(de)同時降低資源(yuan)消耗(hao)，推(tui)(tui)動(dong)醫(yi)療(liao)大(da)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)向(xiang)高效、多(duo)(duo)維(wei)的(de)(de)方(fang)向(xiang)發展(zhan)(zhan)。

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