配资炒股排排网新华医院联手商汤发布AI儿童全科医生，医疗大模型破解儿科资源难题

今天，上海交通大学医学院附属新华医院奉贤院区启用当日，新华医院与商汤医疗联合发布基于“深思考”大医・医疗大模型的AI儿童全科医生系统。这款融合三甲医院60年儿科经验与商汤行业领先 AI 技术的产品，以“临床经验数字化+AI场景化”模式，为基层儿科诊疗与儿童居家养护提供交互式“AI向导”，开创儿科数智健康服务新范式。

新华医院此次推出的AI儿童全科医生，依托商汤行业领先的大医·医疗垂类大模型体系打造，通过超大规模医学数据训练与垂直领域知识注入，构建起具备临床级“深思考”推理能力的医疗AI大脑，从而应对通用模型在医疗场景落地应用存在的数据稀疏性、语义歧义性、合规风险性等痛点。在此基础之上，新华医院拥有60余年沉淀的千万级儿科诊疗经验，形成了业界领先、支持大模型精准高效调用的“三层递进式儿科知识体系”，覆盖通识性儿科健康及科普知识、指南及专家共识、儿科教材及专业书籍，实现了涵盖胎儿期、新生儿期、婴儿期、学龄前期、学龄期和青春期等不同年龄阶段的儿童医疗知识和健康养护的全覆盖与深层次挖掘，从而实现根据基层医生在诊疗过程中的描述并针对其提问进行精准回答，提供从日常养育指导到疾病诊疗建议的全方位服务，核心功能覆盖儿童生长及心理发育评估、儿童保健照护、常见疾病预防及处置和合理用药指导。同时创新性设计了年龄自适应交互模块，根据不同发育阶段特点提供个性化服务，助力0-18岁儿童健康全周期管理。

面对通用大模型在医疗领域显露的专业性不足和较为严重的幻觉问题，商汤医疗“大医”模型团队基于深厚的行业数据认知沉淀，以专业的医学数据工程方法，构建了超250B tokens、近4000亿汉字的高质量医学语料，用于在DeepSeek、Qwen、SenseChat等行业领先的通用大模型基座上进行全量参数垂域训练与量化调优，从而针对医疗任务理解、医学知识注入、复杂临床推理、行业规范依从、部署性能优化等行业必需特性进行定向优化。

从训练数据构成来看，该医学语料集系统性整合了百余个临床学科的权威资源，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。通过完善的数据理解任务构造，大医模型显著提高了从病历、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，大医可精准处理跨度5-10年的超长时序病程的分析。

新华医院采用商汤大医·Bots智能体平台，实现了医生团队与AI团队的医工协同创新生态，开创了AI医疗产品高效落地的全新路径。该平台突破性地将AI开发能力转化为临床可感知的交互界面，通过“零代码”可视化工作台重塑智能体研发范式。医院信息团队无需具备专业算法背景，即可通过拖拽式操作完成多模型协同管理、私有化医学知识库接入及诊疗逻辑编排，使复杂AI系统的构建过程如同乐高积木般灵活可控。

依托新华医院百万级儿童专病数据库，临床专家与AI工程师建立起“需求-技术-验证”的闭环协作机制，严格模拟三甲医院“症状分析→鉴别诊断→检查建议→治疗方案”的临床路径，在平台上快速搭建AI儿童全科医生智能决策引擎，通过工作流编排技术将循证医学逻辑转化为可执行的AI推理路径配资炒股排排网，确保诊疗建议始终符合临床指南规范，从而给出更加可控、精准的大模型诊疗建议。

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