11月18日，在同济大学、上海市浦东新区人民政府、上海市卫生健康委员会共同主办的人工智能医学大模型Med-Go开源仪式上，同济大学、同济大学附属东方医院宣布面向全球开源通用医学基座模型Med-Go 32B，为专病专科模型与临床智能体“可插拔式”研发与下沉应用提供坚实“地基”，让更多医生用得上、更多医院做得起自己的专病专科模型和落地场景的智能助手，让优质智能医疗资源惠及更广大患者群体。
上海市委常委、浦东新区区委书记李政，同济大学党委书记、中国工程院院士郑庆华，上海市经信工作党委书记程鹏，上海市卫健委副主任罗蒙共同启动大模型开源。
国家卫健委科技教育司，教育部高等教育司、科学技术与信息化司有关负责人，上海市申康医院发展中心副主任郑益川，浦东新区副区长张娣芳，上海市教委、市科委、浦东新区卫健委和数十家兄弟医院等有关负责人出席，同济大学党委常务副书记朱小杰主持。
“今天开源的Med-Go大模型，是作为同济大学今年围绕‘工程智能’系统布局五大研究院之一的医学人工智能研究院成立以来的首个标志性成果。开源共享，是同济大学面向人民生命健康主动担当作为的又一生动实践。”郑庆华致辞表示，通过开源，希望汇聚全球智慧、促进技术迭代，避免重复建设和技术壁垒，加速人工智能技术在医疗健康领域的普惠应用，为我国在新一轮国际科技竞争中抢占智能医学制高点贡献同济力量。
罗蒙致辞表示，医学大模型Med-Go开源，是打破技术壁垒，实现从单点创新到生态共享的关键跨越，是推动医学人工智能从技术研发迈向临床应用的重要突破，将推动医疗服务质量的提升和医疗服务模式的创新。
提供坚实可靠的“地基”，支撑快速二次开发
看病能不能更省心、更安全、更连续，关键在医生有没有好用的智能工具。中国科学院院士、同济大学原副校长、同济大学附属东方医院院长陈义汉说，当前，全国正处在“千军万马做专病专科模型和智能体”的阶段，鉴于通用模型的医学能力不足，急需一个可靠、安全、可复现的通用医学基座模型，一个低门槛、高可靠性的公共基础平台，好比是修路先要打地基。此次开源医学基座模型，就是把这块坚实可靠的“地基”交给临床与科研一线，减少重复造轮子，实现专病专科模型快速二次开发，推动“医学+人工智能”从少数试点走向普遍可用，方便患者在三甲和基层都能更快享受到规范的诊疗、更稳的用药、更到位的随访。
“完整开放模型权重与工程代码，插件化扩展，显著降低二次开发门槛，节省时间和成本，让有限的资源集中到‘最后一公里’大模型的临床应用场景创新和质量提升上，从而推动从三甲到基层形成同源的智慧医疗能力体系。”陈义汉说。
值得一提的是，此举将为提升基层和专科医院的智能化医疗服务能力带来契机。通过开源提供一个低门槛、工程化的医学AI平台，偏远地区和基层医疗机构无需投入高昂成本即可引入先进的人工智能助手，在临床决策支持、影像辅助诊断、慢病管理等方面受益。
由临床医生主导研发，来源于医生、服务医生
它不仅是三甲专家攻克疑难杂症的“第二大脑”，也是基层医生提升诊疗能力的口袋里的“主任医师”。医生只需将患者主诉、病史等信息输入系统，模型即可自动生成诊断、鉴别诊断和进一步处理的建议，辅助优化流程与信息质量。模型既拥有面对罕见病、疑难杂症进行推理的能力，给予三甲医院诊疗建议，又兼顾基层常见病、多发病诊疗、随访的全医疗过程覆盖，两端发力。临床场景的深度嵌入，使得模型输出能够直接服务于医疗实践，帮助不同层级的医疗机构提升智能化水平。
同济大学附属东方医院急诊、重症医学科主任张海涛介绍，人工智能医学大模型Med-Go系列在同济大学附属东方医院及其医联体单位持续运行一年多来，总体平稳，性能可靠，展现出强大的应用潜力。以江苏省射阳县人民医院医联体为例，大模型已覆盖门诊问答、病历质控、慢病随访等场景。医生反馈其在信息整理、用药提醒与随访计划上“拓思路、用得稳”，基层医护上手快、运行稳。公开评测显示，在近20项医学评测中，大模型表现稳健，其临床推理与中文场景优势明显，在多项任务上与同量级开源模型持平或更优。
作为全新的智能医疗助手，Med-Go大模型由同济大学附属东方医院的临床医生主导研发，其数据由医生定标准，数据治理、标注与质控由临床专家把关，融合了教材、指南与多源资料，对罕见病、边界病例做人工合成与针对性增强，补齐“少而缺”的短板。实现了“医学逻辑”与“工程逻辑”的深度融合，医生把诊疗规律提炼成可量化规则，工程团队把规则融入模型开发流程。此次在32B参数量级中等规模上实现全面开源，本地或私有云运行、数据不出域，让三甲能跑得强，基层也跑得稳。
“Med-Go最大的特色是来源于医生、服务医生。开源其基座模型，希望通过持续的优化迭代，让医学大模型真正成为临床一线医生的‘随身助手’，让医生把时间还给临床。复杂信息的整理、对照、初步建议由系统先作处理，医生把精力放在跟患者的沟通与对疾病的诊断上。”张海涛说。
同济大学附属东方医院表示，东方医院及其合作团队将继续完善模型功能，拓展更多临床场景应用，更好赋能医学教育、医学研究、医疗服务和医院管理全链条，与全国同行共享经验和成果，共同推动我国医疗人工智能基础底座的建设与创新，持续为“健康上海”“健康中国”战略贡献同济力量。（图/周游）
