雷递网 乐天 9月10日

迈瑞医疗日前与腾讯深化合作，双方合作共建的医疗重症大模型正在推进落地。

据介绍，2024腾讯全球数字生态大会在深圳宝安国际会展中心举行。作为腾讯规格最高、规模最大、覆盖最广的大会，本次生态大会吸引了各领域数字化转型升级头部企业。迈瑞医疗作为医械行业数智化应用实践的领军企业也受邀参加了本次大会。

这之前，迈瑞医疗已与腾讯合作近十年，此前，双方在体外诊断领域共同研发了“全自动外周血细胞形态学分析仪”，打造出“医疗+AI”融合创新的标杆。今年，双方合作共建的医疗重症大模型也正在推进落地。

迈瑞医疗副总裁李新胜说，未来除重症领域以外，迈瑞与腾讯还将携手探索大模型在急诊、麻醉科、影像科、检验科等临床科室的应用，为辅助诊断、报告生成和审核、临床案例和知识检索、教学质控等潜在应用场景带来革新。

锚定痛点刚需，探索医疗大模型应用

李新胜在大会现场表示，“每个行业选择AI落地场景都是聚焦用户的痛点和刚需，真正为客户创造价值，要雪中送炭，而不是锦上添花。”

以医疗场景为例，临床诊疗质量和效率、医患满意度以及医院运营的效益是医疗行业的刚需。

目前存在的共性痛点包括：第一是临床数据量大、数据维度多，数据解读难，对医生的知识和经验要求高。第二是医护人员的文案处理工作量大，每天需要耗费大量的时间和精力，同时也是临床质控的难点和重点。第三是医疗资源不均衡，医护人员的能力和经验差异很大，无法达到医疗服务的均质化，造成大医院人满为患，小医院门可罗雀。

这些需求和痛点，就是医疗行业最有价值的落地场景。AI在这些场景的落地，能创造很高的经济和社会价值。

以此为锚定点，迈瑞医疗开始了在重症垂直领域大模型的探索。

“重症医学科就是通常所说的ICU，ICU每个床旁都有多种医疗设备，临床数据量大、维度多、解读难的痛点更加突出。医生面对多维度、连续变化的大量数据，也需要深厚的专业知识和丰富的临床经验，才能准确诊断和精准用药。此外，ICU患者病情危重、病种复杂、病情变化快，医护人员每天需要耗费大量的时间和精力整理病历和护理记录，这些记录同时也是临床质控的重点和难点。”

为解决以上痛点，迈瑞与腾讯首先选择了重症医学科作为大模型落地的场景。

整体来看，迈瑞的优势在于对临床场景的深刻理解和在重症医学领域所掌握的完整解决方案，腾讯的优势则是基于腾讯云的医学行业大模型和大模型原生工具。

据介绍，此次双方在生理参数、医学影像、检验、病例、护理、医嘱等数据基础上共建的重症大模型具备了“病历撰写、患者个性化信息查询、知识检索”3个面向重症科室的智能应用。通过重症大模型可以支持使用自然语言对患者进行个体化病情查询和病历撰写，不仅显著提升了医生处理大量连续变化的临床数据的效率，同时也减轻了医生整理病历和病程记录的工作负担。

在双方的共同努力下，重症大模型的性能不断得到提升，也越来越接近临床医护人员的预期目标。

“医疗+AI”近十年磨合，探索大模型临床应用边界

虽然当前迈瑞与腾讯在重症大模型领域的合作如火如荼，但仅在半年前，双方还处于摸索阶段。

“最近这半年时间取得了非常大的进步，主要原因是迈瑞和腾讯在数据库建设和大模型技术取得了很多突破。”据李新胜介绍，在数据和知识库建设方面，迈瑞通过多中心的临床合作，进行数据收集、清洗和标注，构建高质量的重症数据库，并在临床专家协助下不断补充和提炼重症专业知识库，确保训练出的重症大模型能够提供准确的诊疗建议和符合临床规范的病历和病程记录。

在重症大模型技术持续突破上，腾讯团队通过数据迁移和持续学习等方法在有限的数据上训练出能力更强的重症大模型。同时借助量化技术，为大模型做“瘦身”，减少计算资源消耗，降低大模型在医院本地化部署的要求。

从医疗大模型的内核与外延角度来看，迈瑞与腾讯是一对珠联璧合的合作伙伴。

此前，迈瑞与腾讯在体外诊断领域联手共同研发的“全自动外周血细胞形态学分析仪”就达到了类似的效果。

该产品在“阅片机”中融入AI算法，提升了检验科医生阅片的准确率和工作效率，将医生的平均阅片时间从25-30分钟大幅缩短至半分钟。并因此成为国内体外诊断行业首个进入三类创新医疗器械特别审查程序的AI类产品，打破了阅片机市场仅有一家进口品牌“独大”局面，同时受到国际客户高度认可，市场表现远优于国外同行。

这些技术端的变化，在深刻改变诊疗服务体系，推动医院高质量可持续发展、临床科技成果转化的同时，其背后的社会价值同样显而易见。

随着当前我国医院建设已转向高质量发展阶段，医疗质量、医患满意和运营效率成高质量医院建设的核心目标。而基于大模型的人工智能技术在医疗行业的落地，有助于医院提升诊疗质量与效率，推动医疗资源均质化，真正做到“普及高端科技，让更多人享受优质生命关怀。”

李新胜说，迈瑞与腾讯合作的医疗行业大模型能够让医护人员花在数据记录和解读、病例和病程撰写的时间大大减少，从繁重的文字工作中解放出来，让医疗回归医疗本身。

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雷递由媒体人雷建平创办，若转载请写明来源。

雷递网 乐天 9月10日

迈瑞医疗日前与腾讯深化合作，双方合作共建的医疗重症大模型正在推进落地。

据介绍，2024腾讯全球数字生态大会在深圳宝安国际会展中心举行。作为腾讯规格最高、规模最大、覆盖最广的大会，本次生态大会吸引了各领域数字化转型升级头部企业。迈瑞医疗作为医械行业数智化应用实践的领军企业也受邀参加了本次大会。

这之前，迈瑞医疗已与腾讯合作近十年，此前，双方在体外诊断领域共同研发了“全自动外周血细胞形态学分析仪”，打造出“医疗+AI”融合创新的标杆。今年，双方合作共建的医疗重症大模型也正在推进落地。

迈瑞医疗副总裁李新胜说，未来除重症领域以外，迈瑞与腾讯还将携手探索大模型在急诊、麻醉科、影像科、检验科等临床科室的应用，为辅助诊断、报告生成和审核、临床案例和知识检索、教学质控等潜在应用场景带来革新。

锚定痛点刚需，探索医疗大模型应用

李新胜在大会现场表示，“每个行业选择AI落地场景都是聚焦用户的痛点和刚需，真正为客户创造价值，要雪中送炭，而不是锦上添花。”

以医疗场景为例，临床诊疗质量和效率、医患满意度以及医院运营的效益是医疗行业的刚需。

目前存在的共性痛点包括：第一是临床数据量大、数据维度多，数据解读难，对医生的知识和经验要求高。第二是医护人员的文案处理工作量大，每天需要耗费大量的时间和精力，同时也是临床质控的难点和重点。第三是医疗资源不均衡，医护人员的能力和经验差异很大，无法达到医疗服务的均质化，造成大医院人满为患，小医院门可罗雀。

这些需求和痛点，就是医疗行业最有价值的落地场景。AI在这些场景的落地，能创造很高的经济和社会价值。

以此为锚定点，迈瑞医疗开始了在重症垂直领域大模型的探索。

“重症医学科就是通常所说的ICU，ICU每个床旁都有多种医疗设备，临床数据量大、维度多、解读难的痛点更加突出。医生面对多维度、连续变化的大量数据，也需要深厚的专业知识和丰富的临床经验，才能准确诊断和精准用药。此外，ICU患者病情危重、病种复杂、病情变化快，医护人员每天需要耗费大量的时间和精力整理病历和护理记录，这些记录同时也是临床质控的重点和难点。”

为解决以上痛点，迈瑞与腾讯首先选择了重症医学科作为大模型落地的场景。

整体来看，迈瑞的优势在于对临床场景的深刻理解和在重症医学领域所掌握的完整解决方案，腾讯的优势则是基于腾讯云的医学行业大模型和大模型原生工具。

据介绍，此次双方在生理参数、医学影像、检验、病例、护理、医嘱等数据基础上共建的重症大模型具备了“病历撰写、患者个性化信息查询、知识检索”3个面向重症科室的智能应用。通过重症大模型可以支持使用自然语言对患者进行个体化病情查询和病历撰写，不仅显著提升了医生处理大量连续变化的临床数据的效率，同时也减轻了医生整理病历和病程记录的工作负担。

在双方的共同努力下，重症大模型的性能不断得到提升，也越来越接近临床医护人员的预期目标。

“医疗+AI”近十年磨合，探索大模型临床应用边界

虽然当前迈瑞与腾讯在重症大模型领域的合作如火如荼，但仅在半年前，双方还处于摸索阶段。

“最近这半年时间取得了非常大的进步，主要原因是迈瑞和腾讯在数据库建设和大模型技术取得了很多突破。”据李新胜介绍，在数据和知识库建设方面，迈瑞通过多中心的临床合作，进行数据收集、清洗和标注，构建高质量的重症数据库，并在临床专家协助下不断补充和提炼重症专业知识库，确保训练出的重症大模型能够提供准确的诊疗建议和符合临床规范的病历和病程记录。

在重症大模型技术持续突破上，腾讯团队通过数据迁移和持续学习等方法在有限的数据上训练出能力更强的重症大模型。同时借助量化技术，为大模型做“瘦身”，减少计算资源消耗，降低大模型在医院本地化部署的要求。

从医疗大模型的内核与外延角度来看，迈瑞与腾讯是一对珠联璧合的合作伙伴。

此前，迈瑞与腾讯在体外诊断领域联手共同研发的“全自动外周血细胞形态学分析仪”就达到了类似的效果。

该产品在“阅片机”中融入AI算法，提升了检验科医生阅片的准确率和工作效率，将医生的平均阅片时间从25-30分钟大幅缩短至半分钟。并因此成为国内体外诊断行业首个进入三类创新医疗器械特别审查程序的AI类产品，打破了阅片机市场仅有一家进口品牌“独大”局面，同时受到国际客户高度认可，市场表现远优于国外同行。

这些技术端的变化，在深刻改变诊疗服务体系，推动医院高质量可持续发展、临床科技成果转化的同时，其背后的社会价值同样显而易见。

随着当前我国医院建设已转向高质量发展阶段，医疗质量、医患满意和运营效率成高质量医院建设的核心目标。而基于大模型的人工智能技术在医疗行业的落地，有助于医院提升诊疗质量与效率，推动医疗资源均质化，真正做到“普及高端科技，让更多人享受优质生命关怀。”

李新胜说，迈瑞与腾讯合作的医疗行业大模型能够让医护人员花在数据记录和解读、病例和病程撰写的时间大大减少，从繁重的文字工作中解放出来，让医疗回归医疗本身。

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