本報(bào)記者 張曉玉

    2025年8月15日至8月17日，第31屆中國(guó)國(guó)際醫(yī)用儀器設(shè)備展覽會(huì)暨技術(shù)交流會(huì)（China-Hospeq）在北京國(guó)家會(huì)議中心舉辦。本屆展會(huì)以“共迎健康挑戰(zhàn)，共謀發(fā)展機(jī)遇”為主題，展會(huì)面積22000平方米，參展企業(yè)超過(guò)300家，展會(huì)重點(diǎn)展示了醫(yī)學(xué)影像、醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)、放射治療、AI醫(yī)療大模型、數(shù)智化解決方案、生命支持、衛(wèi)生應(yīng)急等多領(lǐng)域中國(guó)制造創(chuàng)新成果。

    在本次展會(huì)上，國(guó)家衛(wèi)生健康委宣布成立“中非醫(yī)院聯(lián)盟”，在聯(lián)盟成立框架下，“中非醫(yī)院聯(lián)盟”健康絲路AI發(fā)展等多個(gè)聯(lián)合工作組同步啟動(dòng)。與此同時(shí)，中英雙語(yǔ)的“羲和一號(hào)”醫(yī)療大模型正式發(fā)布，作為核心AI解決方案助力中非衛(wèi)生健康共同體建設(shè)。

    臨床數(shù)據(jù)筑基：打造差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)

    “羲和一號(hào)”醫(yī)療大模型是由北京大學(xué)第三醫(yī)院、北京大學(xué)人工智能學(xué)院與北京博雅全健智算科技有限公司（簡(jiǎn)稱“博雅全健”）共同研發(fā)出品。天眼查APP顯示，博雅全健控股股東為港股上市公司天津泰達(dá)生物醫(yī)學(xué)工程股份有限公司（簡(jiǎn)稱“泰達(dá)生物”，股票代碼：08189.HK）。

    發(fā)布會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，博雅全健董事長(zhǎng)栗琳在接受《證券日?qǐng)?bào)》記者采訪時(shí)表示，這一模型研發(fā)歷時(shí)近10年，基于100萬(wàn)真實(shí)病案數(shù)據(jù)研究，形成了1000億級(jí)參數(shù)，依托自然語(yǔ)言交互與可溯源知識(shí)推理雙引擎，支持疾病預(yù)測(cè)、診斷與個(gè)性化治療、影像分析、藥物研發(fā)、臨床試驗(yàn)以及醫(yī)學(xué)教育等多場(chǎng)景應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)知識(shí)覆蓋率98%，醫(yī)學(xué)知識(shí)精準(zhǔn)率90%以上。

    栗琳強(qiáng)調(diào)：“數(shù)據(jù)是AI模型的靈魂，而‘羲和一號(hào)’的靈魂根植于最嚴(yán)謹(jǐn)?shù)呐R床醫(yī)療數(shù)據(jù)。”在AI醫(yī)療賽道愈發(fā)擁擠的當(dāng)下，“羲和一號(hào)”選擇從源頭建立差異化壁壘——以醫(yī)院病案檔案為核心訓(xùn)練數(shù)據(jù)，用經(jīng)過(guò)嚴(yán)格篩選、標(biāo)注的臨床病例、影像、檢驗(yàn)結(jié)果等“黃金標(biāo)準(zhǔn)”，替代部分同行依賴的互聯(lián)網(wǎng)“二手信息”。

    這種數(shù)據(jù)選擇的差異，直接決定了模型的可靠性。據(jù)介紹，“羲和一號(hào)”的訓(xùn)練數(shù)據(jù)均來(lái)自18家醫(yī)療機(jī)構(gòu)的臨床一線，涵蓋人口學(xué)特征、時(shí)序理化指標(biāo)、影像組學(xué)等多模態(tài)信息，且每一條數(shù)據(jù)都經(jīng)過(guò)倫理審查、脫敏處理，標(biāo)注過(guò)程由臨床醫(yī)生全程參與。

    “互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可能包含健康資訊、用戶問(wèn)答，但這些內(nèi)容缺乏臨床驗(yàn)證，甚至存在錯(cuò)誤。”栗琳舉例說(shuō)，用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型好比“隔著書本學(xué)看病”，而“羲和一號(hào)”是在臨床一線“跟著醫(yī)生查房問(wèn)診”。

    數(shù)據(jù)“質(zhì)地”的差距體現(xiàn)在具體性能上：“羲和一號(hào)”的幻覺（錯(cuò)誤輸出）率極低，準(zhǔn)確率可達(dá)90%以上；而部分依賴互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的模型，可能出現(xiàn)“普通咳嗽誤判為嚴(yán)重肺病”等致命錯(cuò)誤。“醫(yī)療領(lǐng)域差10%的準(zhǔn)確率，就是對(duì)患者健康的巨大風(fēng)險(xiǎn)。”栗琳強(qiáng)調(diào)，守住“臨床數(shù)據(jù)”根基，不僅是技術(shù)選擇，更是對(duì)醫(yī)療倫理的敬畏——這一點(diǎn)，也讓“羲和一號(hào)”在合規(guī)性上占據(jù)先機(jī)，為后續(xù)商業(yè)化落地掃清了數(shù)據(jù)合規(guī)障礙。

    需求導(dǎo)向研發(fā)：破解臨床實(shí)際痛點(diǎn)

    “做AI醫(yī)療，邏輯起點(diǎn)錯(cuò)了，后面全是錯(cuò)的。”在談及研發(fā)理念時(shí)，栗琳的觀點(diǎn)尖銳卻切中行業(yè)要害。她表示，當(dāng)前AI醫(yī)療領(lǐng)域存在兩種路徑：一種是“技術(shù)+醫(yī)療”，即先有技術(shù)再找場(chǎng)景；另一種是“醫(yī)療+技術(shù)”，即從臨床需求倒逼技術(shù)突破——“羲和一號(hào)”堅(jiān)定選擇了后者。

    這種選擇背后，是對(duì)醫(yī)療行業(yè)復(fù)雜性的深刻理解。以心血管疾病診療為例，北京大學(xué)醫(yī)學(xué)部副主任、北京大學(xué)第三醫(yī)院副院長(zhǎng)、“羲和一號(hào)”大模型首席科學(xué)家唐熠達(dá)向記者介紹，當(dāng)前胸痛、心梗等疾病存在三大痛點(diǎn)：漏診誤診率超25%、基層診斷能力不足、指南落地滯后。傳統(tǒng)診療中，人工計(jì)算錯(cuò)誤率高、檢查耗時(shí)超30分鐘，導(dǎo)致藥物選擇盲目，基層治療延誤可使死亡風(fēng)險(xiǎn)增加35%。“這些不是技術(shù)能‘硬套’解決的問(wèn)題，必須從臨床流程中找答案。”唐熠達(dá)表示。

    為此，“羲和一號(hào)”構(gòu)建了以臨床剛需為核心的研發(fā)體系。在數(shù)據(jù)層面，其整合了18家醫(yī)療機(jī)構(gòu)的多模態(tài)數(shù)據(jù)，包括電子健康檔案、可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)、藥品說(shuō)明書及醫(yī)保目錄，形成覆蓋診療全周期的數(shù)據(jù)庫(kù)；在技術(shù)層面，通過(guò)多源異質(zhì)數(shù)據(jù)處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、影像去噪增強(qiáng)及視頻序列化，解決了醫(yī)療數(shù)據(jù)“格式雜、質(zhì)量差”的行業(yè)難題；在應(yīng)用層面，開發(fā)預(yù)警分診與合理用藥大模型，集成臨床決策支持系統(tǒng)，直接瞄準(zhǔn)基層診療能力不足的痛點(diǎn)。

    “我們不是先做一個(gè)‘萬(wàn)能模型’再找場(chǎng)景，而是醫(yī)生需要什么，我們就研發(fā)什么。”栗琳用“養(yǎng)老地產(chǎn)”打比方，若先建地產(chǎn)再塞養(yǎng)老功能，必然走偏；醫(yī)療AI也一樣，必須由臨床需求主導(dǎo)技術(shù)突破。這種邏輯下，“羲和一號(hào)”的商業(yè)化路徑更清晰——通過(guò)“1+N”分級(jí)診療模式，在三甲醫(yī)院驗(yàn)證后下沉至基層，既解決了基層醫(yī)療資源短缺的民生問(wèn)題，也為企業(yè)打開了廣闊的下沉市場(chǎng)空間。

（編輯 才山丹）