最近，上海人工智能实验室（上海AI实验室）发布了全球首个医疗多模态基础模型群“OpenMEDLab浦医”。这个模型是由上海AI实验室联合国内外顶级科研机构、高校及医院共同研发的，旨在突破人工智能在医疗领域应用中的限制. 通过融合全球顶尖的AI研发实力、海量医学数据和医学专家知识，该模型能够解决小样本和标注难度高等问题.
“OpenMEDLab浦医”已经与全国多家头部三甲医院展开合作，并计划逐步开源. 该模型的开源将推动基于医疗基础模型的科研突破，并助力解决医疗领域的长尾问题，进一步推动医疗大模型的产业落地。
上海AI实验室作为牵头单位，联合了多个国内外顶尖机构参与开源“OpenMEDLab浦医”基础模型群。这些机构包括广州实验室、之江实验室等科研机构，以及上海交通大学、复旦大学、电子科技大学、华东理工大学、北京邮电大学、美国罗格斯大学、英属哥伦比亚大学、香港中文大学等高校. 此外，上海交通大学医学院附属瑞金医院、上海交通大学医学院附属新华医院、四川大学华西医院、郑州大学第一附属医院等医疗机构也参与了该项目.
“OpenMEDLab浦医”是一个多模态医疗大模型，融合了全球顶尖的AI研发能力、海量医学数据和医学专家知识. 首批发布的基础模型群包括医学图像、医学文本、生物信息、蛋白质工程等十余种数据模态的基础模型.
在语言模型方面，上海AI实验室与上海交通大学、华东理工大学合作开发了中文医疗语言大模型，该模型基于海量医学知识和真实医患互动对话数据训练而成，能够提供导诊、问诊、健康咨询、辅助决策等多场景多轮会话能力。与其他语言大模型相比，“OpenMEDLab浦医”在医疗能力方面进行了系统的对比评测，评测代码及数据已经公布。
在图像方面，该项目开源了一系列模型群，能够针对放射影像、病理图像、内镜、超声等不同影像模态，实现高精度的检测、分割、分类等前沿研究和临床任务. 这些模型具有轻量级的特点，能够满足创新研究的临床部署与便捷应用的需求。
在生物医药方面，“OpenMEDLab浦医”同样具备巨大潜力. 例如，上海AI实验室和上海交通大学共同研发了蛋白质序列大模型，通过融合生物医学专业知识，该模型能够助力设计合成高稳定性和高生物活性的蛋白质，解决蛋白类新药研发过程中耗时长、耗费高等难题.
为了方便开发者使用，“OpenMEDLab浦医”开源平台提供了基础模型的下载，并提供了下游任务应用的支持. 开发者可以根据自己的需求，灵活地应用这些模型，推动医疗领域的创新研究和应用.
通过“OpenMEDLab浦医”项目，上海AI实验室与国内外顶级科研机构、高校及医院的合作为医疗领域的AI应用带来了突破性的进展. 未来，我们可以期待更多基于医疗基础模型的跨领域、跨疾病、跨模态的科研突破，以及医疗大模型的进一步发展和产业落地.
