5月25日消息，国内互联网医院、慢病管理平台医联今日正式发布了自主研发的基于Transformer架构的国内首款医疗大语言模型——MedGPT。

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据介绍，与通用型的大语言模型产品不同，MedGPT主要致力于在真实医疗场景中发挥实际诊疗价值，实现从疾病预防、诊断、治疗、康复的全流程智能化诊疗能力。

医联MedGPT目前的参数规模为100B规模，预训练阶段使用了超过20亿的医学文本数据，微调训练阶段使用了800万条的高质量结构化临床诊疗数据，并投入超过100名医生参与人工反馈监督微调训练。

医联MedGPT项目负责人王磊表示，通用大语言模型在面对医学问题的准确性上存在天然缺陷，在问诊阶段，通用大语言模型往往会轻易给出结论，但对于医疗应用来说，一致性和准确性是底线问题。MedGPT能够通过多轮问诊引导患者收集足够的诊断决策因子之后再进⼊到诊断环节，从而保证准确性。

“MedGPT不会轻易给出诊断结论而是会循序渐进地引导患者给出足够能够支撑有效诊断的病情全貌。也就是说，MedGPT是通过收集足够信息并做出符合医学的决策，以‘治愈’为目的而进行人机交互。通过独有的将自然语言大模型AI技术与一系列工程调优技术以及医学⼀致性校验技术相结合，并在模型微调训练阶段采用大量真实医生参与的RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback)监督微调，有效提升模型的疾病特征判断与模式识别能⼒，确保医疗准确性。”王磊对MedGPT在保证准确性方面所做的工作做进一步解释。

值得注意的是，基于Transformer架构，王磊强调，MedGPT可以整合多种医学检验检测模态能力，实现“线上问诊”到“医学检查”的⽆缝衔接。

在问诊环节结束之后，MedGPT会给患者开具必要的医学检查项目以进一步明确病情，患者则可以通过医联云检验等多模态能力进行检查。基于有效问诊以及医学检查数据，MedGPT得以进行准确的疾病诊断，并为患者设计疾病治疗方案。患者再可以通过医联互联网医院实现送药到家，MedGPT会在患者收到药品后主动为患者进行用药指导与管理、智能随访复诊、康复指导等智能化疾病诊疗动作。

这也就意味着，“通过多模态应用的打通MedGPT实现了预防、诊断、治疗、康复的全流程诊疗”王磊表示。

目前医联MedGPT已经可以覆盖ICD10的60%疾病病种，并在近期将研发重心倾斜在多发疾病，以提升数字医院的普惠率。预计在2023年底，可以覆盖80%病种的就诊需求。医联正不断加速MedGPT的研发，希望数字医疗能力惠及更多人。

同时，医联也发出合作倡议，招募AI科技、医学、院校机构、医疗多模态应用等各种类型的合作伙伴，共同开发建设通用型人工智能技术的医疗应用场景。

资料显示，医联成立于2014年，是中国领先的互联网医院，获得了红杉中国、腾讯、中国生物制药等顶级资本的投资。围绕疾病预防、诊断、治疗、康复的全流程管理模式，医联致力于为患者提供更加有效、可及的优质医疗服务，打造线上线下的完整医疗服务闭环。