10 月 31 日，在杭州举办的云栖大会上，光启慧语正式发布了与复旦大学附属中山医院（以下简称 " 中山医院 "）联合开发的多模态医疗大模型——“光语医疗大模型 ”。该大模型是基于光启慧语数百亿参数规模、万亿 token 预训练语料的自研大模型，由中山医院深度参与、针对医疗场景定制。

光启慧语首席AI科学家褚崴表示，光启慧语是一家在Gen AI时代围绕大模型全栈，展开技术研发和产品创新的人工智能公司。在通用基础语料之上，注入超百亿token的高质量医学知识数据，可形成覆盖就医全流程多个场景的医疗AI专业能力。

据介绍，光语大模型在通用能力测评中，中文知识、数学、阅读理解、逻辑推理等方面的表现均大幅领先开源大模型 LLaMA2-70B。在USMLE （美国执业医师资格考试） 中，与 GPT-4 能力相当。

目前，光语医疗大模型可以用来协助医生把疾病检查和检验结果进行格式化结构处理，并按照医学专业形式输出。

同时模拟医生临床能力，辅助医生进行疾病诊断。还可以进行多轮对话，超长上下文输出。

例如在体检场景下，光语医疗大模型可以模拟总检医生，在获得全部检查结果数据后，进行异常项识别、排序，并生成主检结论建议，在此过程中，还可以实现数据回溯、一键回填等功能，在提升主检医生效率的同时，还可以降低医院 / 医疗机构报告生成的成本。

日常就医过程中，由于就诊人数多、门诊压力大，医生无法详细的向患者进行解释。光语医疗大模型可以立足于患者，将医生专业术语转换成患者可以完全理解的日常用语，减轻医生沟通压力，也让患者更清晰了解病情、医嘱。

从用户端来看，光语大模型可以在体检报告解读之上，提供更贴合用户的个性化健康指导。

褚崴表示，相较其他领域，医疗行业由于其专业性与严肃性对医疗场景的问题容错率低，因此医疗大模型往往具有极高要求的数据训练标准。中山医院作拥有 1 个国家临床医学研究中心，18 个临床重点专科，具备领先的医疗水平与数据积累。光语医疗大模型基于中山医院的医疗经验、医学知识和医疗数据资源进行优化训练，包括线下诊疗场景的医护经验、医学文献指南、循证知识库，医学信息术语、知识图谱等优质的医学训练语料，保证了大模型的回答专业、可信、可溯源。

中山医院大数据人工智能中心主任张纪阳表示，中山医院在数据、医生专家资源、应用场景、伦理和安全管理等方面具有优势，未来将与光启慧语展开深度合作，在多模态数据处理、多模态医疗应用中实现人工智能的创新应用。另一方面，张纪阳也指出，算力是医疗大模型运用过程中的一个重要障碍，很多医院并不一定能够建立起这么大的算力群。其次，大模型的应用能不能融入医疗本身的发展体系值得思考，包括医联体，还有医院的资料、医保等等。