据介绍，“大医”内嵌医学“场景集市”，覆盖智慧大健康、智慧患者服务、智慧临床以及数智建设四大领域，包括智能自诊、体检咨询、健康问答、导诊、预问诊、用药咨询、诊后随访管理、智慧病历、诊室听译机器人、智慧医助、智慧随访、影像报告结构化、病历结构化等共13个细分医疗健康场景。支持提示工程自定义、长程记忆存取和医学知识库查询总结等个性化功能，可以帮助医疗健康产业链上下游机构根据实际需求打造专属医疗健康大模型。

目前，“大医”已有多个落地案例。例如，商汤科技已与郑州大学第一附属医院国家远程医疗中心展开合作，基于“大医”研发了行业前沿的用药咨询大语言模型，为患者提供线上用药咨询服务；与上海交通大学附属瑞金医院合作，通过学习胃肠道专家的经验构建决策知识，并用真实病历进行训练，优化了以往专科辅助决策中存在的主观性输入偏倚、缺乏真实决策变量和重要决策能力不足等问题，未来将实现更多高性能专科辅助诊疗决策；与上海交通大学医学院附属新华医院合作，计划利用“大医”赋能随访等患者服务场景，实现与语音流技术实时交互，分析、理解患者的语音内容，从中提取患者基本信息、病情变化、用药情况等随访数据，并给出专业的健康建议，优化患者随访体验。

商汤科技副总裁、智慧医疗业务负责人张少霆表示，“大医”的服务范围不仅仅局限于医院，而是希望能覆盖整个医疗健康产业链，未来将探索与营养保健、健康管理等领域企业、机构的合作。值得一提的是，商汤方面公开表示，商汤AI大装置SenseCore上线GPU数量已提升至30000块，算力规模提升至6 ExaFLOPS，能够为商汤医疗健康大模型开发和持续快速迭代做支撑。同时，推出了多个“大医”版本，参数量从千亿至百亿级别不等，以满足差异化部署需求。

就在今年9月，百度发布了国内首个“产业级”医疗大模型——灵医大模型，百度大健康事业群AI产业部总经理刘军伟公开表示，作为产业级大模型，服务场景必须要覆盖整个大健康产业链，包括公立医院、科研机构，也包括药械企业、互联网医院平台等全产业链。

在基础通用大模型向各行各业奔涌的同时，未来在产业级医疗大模型赛道上也必将有更多竞争者入局，医疗领域大模型正在成人工智能企业角逐的新“风口”。在行业关注AI大模型的应用场景、可靠性和准确性的同时，商汤也正在力图从算力储备和部署门槛入手，打造自身的差异化优势。