医疗大模型

基于千亿级医疗文本与影像数据训练，覆盖辅助诊断、药物研发、健康管理等场景。通过整合电子病历、指南共识与基因组数据，支持智能问诊、手术导航与医保控费，已接入全国 400 + 医院系统，基层误诊率降低 25%。多模态模型融合病理切片与患者微表情分析，推动精准医疗落地。

诊断辅助模型

通过分析症状描述、检验报告和病史数据，生成鉴别诊断建议。其核心机制包括「自助链式思考推理」技术，能模拟医生逐步排除法逻辑，在常见疾病诊断中 Top-3 准确率可达 84% 以上，罕见病诊断准确率超 80%。该类模型可辅助基层医生处理复杂病例，降低漏诊率，尤其在多系统症状交织的疑难场景中表现突出。
临床文本分析模型

用于解析电子健康记录、病历等非结构化文本数据，通过自然语言处理技术提取症状、诊断、用药史等关键信息，实现医疗数据的结构化整合与自动化报告生成。该模型可辅助医生快速梳理患者病史，提升诊疗效率，并支持临床研究中的数据挖掘与分析，例如通过跨病历分析发现疾病关联规律。
医学影像识别模型

专注于 CT、MRI、X 光等医学影像的智能分析，通过深度学习算法识别病灶位置、类型及发展趋势，例如在胸部 CT 中检测 37 种常见异常并生成精准报告。该模型可辅助放射科医生缩短阅片时间，提升诊断一致性，尤其在复杂器官分割与微小病灶识别任务中表现突出，部分场景下精准度超过 95%。
基因组学分析模型

针对基因测序数据进行深度解读，通过整合 OMIM、DisGeNET 等权威数据库，识别基因突变、预测疾病风险及药物反应。该模型可辅助个性化医疗决策，例如通过分析患者遗传标记优化肿瘤靶向治疗方案，或在罕见病研究中快速定位致病基因，推动精准医学发展。
临床决策支持模型

融合患者病历、检验结果、临床指南等多源数据，通过知识图谱与推理引擎生成诊断建议与治疗路径。该模型可帮助医生快速匹配最佳诊疗方案，减少人为误差，尤其在基层医疗场景中降低误诊率，例如在心血管疾病诊疗中结合实时监测数据提供动态风险评估。
药物研发加速模型

基于分子结构数据与生物医学文献，通过生成对抗网络（GAN）与强化学习预测化合物成药性、优化药物靶点结合效率。该模型可将传统药物研发周期从数年缩短至数月，例如在抗阿尔茨海默病药物筛选中，通过虚拟分子库筛选显著降低实验成本。
治疗推荐模型

结合临床指南、患者特征和疗效数据，生成个性化治疗方案建议。通过强化学习优化药物组合与剂量调整，在肿瘤化疗场景中可提升 30% 的治疗响应率。模型同时支持手术路径规划，如通过空间定位技术辅助复杂外科手术的器械传递与实时导航。
病历处理模型

对非结构化电子病历进行智能解析，实现主诉提取、检查结果关联及诊断编码自动生成。采用自然语言处理技术识别 18 类病历缺陷，质控效率提升 50%。其输出可直接对接医院信息系统，减少人工录入错误并支持科研数据二次利用。