新华医院AI儿童全科医生：医疗大模型的＂临床思维＂革命

作为中国儿科医疗领域的学科领军者，新华医院不仅代表着我国儿科医疗的最高水平，更是在智慧医院建设方面勇立潮头，不断创新。在积极探索拥抱大模型技术的初期，院长孙锟并未急于追求当下最热门的通用大模型，而是深思熟虑，审慎地提出了一系列关键问题：通用大模型在医疗领域的专业性如何?如何将这种技术与我院的特色医疗服务相结合，实现优势互补，为患者提供更加精准、高效的治疗方案?

面对通用大模型在医疗领域暴露出的专业性不足及较为显著的幻觉问题，商汤科技“大医”模型团队积极应对，精心构建了包含超过2500亿个tokens、近4000亿汉字的高质量医学语料库。该团队旨在利用这些语料，在DeepSeek、Qwen、SenseChat等行业内处于领先地位的通用大模型基座上，进行全方位的参数化垂域训练和量化调优。通过这一系列技术手段，团队致力于对医疗任务的理解能力、医学知识的注入、复杂临床推理能力、行业规范依从性以及部署性能等多个医疗领域必需的特性进行精准优化，以提升模型在医疗场景下的应用效果。

从训练数据构成来看，该医学语料集系统整合了百余个临床学科的权威资源，涵盖医学教材、诊疗指南、临床路径、罕见病知识库、公共卫生数据、药品信息库、真实病历库及数千万篇中外医学文献等多源知识，经过合规清洗、多源对齐、自动质量分层、长尾数据增强等技术处理，形成覆盖诊疗全流程的医学知识图谱，结合新华医院的三层递进式儿科知识体系，实现了医学知识与模型推理能力的深度结合。

除了加入海量数据训练之外，还通过医学任务专项训练实现大模型的临床思维深度模拟，显著提高了从病历、检验检查表、体检报告等复杂医学数据结构中推理和提取信息的能力;通过渐进式提升模型长文本理解能力，可精准处理跨度5年至10年的超长时序病程分析。此外，还可依据专家临床经验，结合指南、路径等具备循证依据的知识框架，构建高质量长思考数据，有效提升复杂临床推理的精度。

孙锟在介绍AI儿童全科医生的创新时强调，这一领域的突破不仅仅在于将前沿技术进行融合应用，更在于对医工交叉创新模式的深入挖掘。这一平台实现了创新性的突破，将AI的开发能力转化为患者可以直接感知的交互界面。通过“零代码”的可视化工作台，平台重塑了智能体研发的新范式。这表示，即便医院的信息团队没有专业的算法背景，也能通过简单的拖拽操作完成多模型协同管理、接入私有化医学知识库以及编排诊疗逻辑。这样的设计使得复杂AI系统的构建过程变得如同搭建乐高积木一般，既灵活又易于控制。

借助新华医院庞大的百万级儿童专病数据资源，临床医生与AI技术工程师共同打造了“需求对接—技术支持—效果验证”的完整合作流程，精准复制三甲医院的标准诊疗流程，即“症状评估→疾病鉴别→检查推荐→治疗计划”，确保提供的诊疗建议完全遵循临床指南的规范要求。