在第四次工業革命的浪潮中，信息通信技術、大數據與人工智能正攜手重塑醫療健康領域的面貌。這一進程不僅加速了數字醫療的發展，還促使包括大模型在內的人工智能技術從理論走向實踐，為醫療健康行業的各方參與者帶來了前所未有的便利。
近期，動脈智庫發布的《2024數字醫療年度創新白皮書》深入探討了數字醫療的最新趨勢，并特別表彰了醫渡科技在AI中臺及大模型應用方面的卓越成就。醫渡科技的這些創新案例被評選為“2024年度創新優秀案例”，彰顯了其在數字醫療領域的領先地位。
在“數據要素×醫療健康”的探索中，數據作為人工智能的關鍵要素，其重要性日益凸顯。醫療健康數據的快速發展為人工智能的進步提供了堅實基礎，而人工智能的進一步突破也離不開醫療健康數據的充分應用。今年，國家數據局等17部門聯合發布的《“數據要素×”三年行動計劃(2024-2026年)》為包括醫療健康在內的12個重點領域指明了方向。為加速數據要素的市場化流轉，國家數據局還聯合16部委舉辦了“2024年數據要素×大賽”，其中涌現出眾多優秀項目，為“數據要素×醫療健康”的深入發展提供了寶貴經驗。
醫渡科技在“數據要素×”大賽中表現出色，與北京市朝陽區衛健委和中南大學湘雅醫院的合作項目分別在北京和湖南分賽區的醫療健康賽道中榮獲二等獎。這些項目不僅展示了醫渡科技在數據要素應用方面的深厚實力，也為醫療健康數據的創新應用提供了有益參考。
在數字醫療領域，大模型技術的迅速落地成為2024年的一大亮點。據統計，涉及醫療的大模型已超過百個，應用場景廣泛，幾乎覆蓋了所有科技醫療板塊。醫渡科技與北京積水潭醫院心內科、清華大學共同打造的“心血管指南解讀智能體”便是其中的杰出代表。該智能體通過大模型技術，實現了對心血管疾病診療的智能化支持，提高了診療的準確性和效率，已在基層醫院得到應用。
與影像人工智能時代相比，醫療機構自建大模型的熱情空前高漲。為了降低大模型開發的門檻，大模型企業紛紛提供技術支持，助力醫療機構自主構建大模型應用。醫渡科技通過構建大模型基礎設施和“AI中臺”工具，形成了“數據中臺+AI中臺”的雙中臺模式，使醫療機構能夠自主研發和打造AI智能體。中山大學附屬腫瘤醫院便通過AI中臺自主構建了用于鼻咽癌患者院外個性化服務的大模型，實現了業務系統的智能化升級。
醫渡科技還與醫院合作開展了一系列大模型相關項目，并在國家衛健委舉辦的“第二屆全國數字健康創新應用大賽健康醫療大數據主題賽”中取得佳績。其中，與重慶醫科大學合作的“生成式醫學人工智能模型評估方案”及與南昌大學第一附屬醫院合作的“基于大模型的就醫導診模型評估”項目均榮獲二等獎，進一步驗證了醫渡科技在大模型應用方面的專業能力。
