2025年8月15日至8月17日，第31届中国国外医用仪器拓荒博览会暨技能相通会（China-Hospeq）在北京国度会议中心举办。本届展会以“共迎健康挑战，共谋发展机遇”为主题，展会面积22000浩繁米，参展企业逾越300家，展会要点展示了医学影像、医学考验、辐射诊治、AI医疗大模子、数智化经管决议、人命提拔、卫生救急等多边界中国制造变调效用。

　　在本次展会上，国度卫生健康委告示竖立“中非病院定约”，在定约竖立框架下，“中非病院定约”健康丝路AI发展等多个齐集使命组同步运行。与此同期，中英双语的“羲和一号”医疗大模子崇敬发布，看成中枢AI经管决议助力中非卫生健康共同体开发。

　　临床数据筑基：打造各异化竞争上风

　　“羲和一号”医疗大模子是由北京大学第三病院、北京大学东说念主工智能学院与北京博雅全健智算科技有限公司（简称“博雅全健”）共同研发出品。天眼查APP清楚，博雅全健控股鼓励为港股上市公司天津泰达生物医学工程股份有限公司（简称“泰达生物”，股票代码：08189.HK）。

　　发布会现场，博雅全健董事长栗琳在采纳《证券日报》记者采访时示意，这一模子研发历时近10年，基于100万真确病案数据商量，酿成了1000亿级参数，依托当然谈话交互与可溯源学问推理双引擎，提拔疾病策划、会诊与个性化诊治、影像分析、药物研发、临床本质以及医学教养等多场景运用，杀青医学学问笼罩率98%，医学学问精确率90%以上。

　　栗琳强调：“数据是AI模子的灵魂，而‘羲和一号’的灵魂根植于最严谨的临床医疗数据。”在AI医疗赛说念愈发拥堵确当下，“羲和一号”选拔从泉源设立各异化壁垒——以病院病案档案为中枢教练数据，用经过严格筛选、标注的临床病例、影像、考验规则等“黄金尺度”，替代部分同业依赖的互联网“二手信息”。

　　这种数据选拔的各异，平直决定了模子的可靠性。据先容，“羲和一号”的教练数据均来自18家医疗机构的临床一线，涵盖东说念主口学特征、时序理化标的、影像组学等多模态信息，且每一条数据齐经过伦理审查、脱敏处理，标注过程由临床医师全程参与。

　　“互联网数据可能包含健康资讯、用户问答，但这些内容短少临床考证，致使存在误差。”栗琳例如说，用互联网数据教练的模子好比“隔着竹素学看病”，而“羲和一号”是在临床一线“随着医师查房问诊”。

　　数据“质地”的差距体当今具体性能上：“羲和一号”的幻觉（误差输出）率极低，准确率可达90%以上；而部分依赖互联网数据的模子，可能出现“鄙俚咳嗽误判为严重肺病”等致命误差。“医疗边界差10%的准确率，便是对患者健康的弘大风险。”栗琳强调，股票杠杆守住“临床数据”根基，不仅是技能选拔，更是对医疗伦理的敬畏——这少量，也让“羲和一号”在合规性上占据先机，为后续生意化落地扫清了数据合规间隔。

　　需求导向研发：破解临床本色痛点

　　“作念AI医疗，逻辑起始错了，背面全是错的。”在谈及研发理念时，栗琳的不雅点利弊却切中行业重要。她示意，面前AI医疗边界存在两种旅途：一种是“技能+医疗”，即先有技能再找场景；另一种是“医疗+技能”，即从临床需求倒逼技能打破——“羲和一号”坚毅选拔了后者。

　　这种选拔背后，是对医疗行业复杂性的真切清楚。以心血管疾病诊疗为例，北京大学医学部副主任、北京大学第三病院副院长、“羲和一号”大模子首席科学家唐熠达向记者先容，面前胸痛、心梗等疾病存在三大痛点：漏诊误诊率超25%、下层会诊智商不及、指南落地滞后。传统诊疗中，东说念主工臆想误差率高、查验耗时超30分钟，导致药物选拔盲目，下层诊治延误可使死字风险增多35%。“这些不是技能能‘硬套’经管的问题，必须从临床进程中找谜底。”唐熠达示意。

　　为此，“羲和一号”构建了以临床刚需为中枢的研发体系。在数据层面，其整合了18家医疗机构的多模态数据，包括电子健康档案、可衣服拓荒数据、药批评释书及医保目次，酿成笼罩诊疗全周期的数据库；在技能层面，通过多源异质数据处理技能，杀青数据尺度化、影像去噪增强及视频序列化，经管了医疗数据“步调杂、质地差”的行业清贫；在运用层面，开发预警分诊与合理用药大模子，集成临床决策提拔系统，平直对准下层诊疗智商不及的痛点。

　　“咱们不是先作念一个‘全能模子’再找场景，而是医师需要什么，咱们就研发什么。”栗琳用“养老地产”打比喻，若先建地产再塞养老功能，势必走偏；医疗AI也相同，必须由临床需求主导技能打破。这种逻辑下，“羲和一号”的生意化旅途更明晰——通过“1+N”分级诊疗风物，在三甲病院考证后下千里至下层，既经管了下层医疗资源短缺的民生问题，也为企业绽放了繁密的下千里市集空间。

• AI
• 医疗
• 模子
• 羲和一号
• 破解