（记者 马嘉）2025年，医疗垂类大模型从实验室走向临床，从概念验证转向规模化应用。3月29日，在由北京市人民政府参事室主办的2025中关村论坛年会“行业大模型应用与发展论坛”上，北京市人民政府参事室特邀研究员、北京大学人民医院原院长王杉表示，2025年，医疗垂类大模型不再是“未来科技”的标签，而是产业升级的核心引擎。
北京市人民政府参事室特邀研究员、北京大学人民医院原院长王杉。
今年政府工作报告首次将“人工智能+”行动列为重点任务，明确提出支持大模型在医疗等领域的广泛应用。北京、上海等地率先响应，发布“人工智能+医药健康”专项计划，推动医药健康大模型研发及药物研发平台建设。
王杉说：“医疗大模型正突破单点辅助的局限，向全流程覆盖迈进。垂类大模型的应用有望成为医学演化发展创新的爆发点。”
垂类大模型是指一种基于深度学习的大型预训练模型，用于处理特定领域或任务的大规模数据集，比如DeepSeek。在医疗领域，垂类大模型可用于疾病诊断、药物研发等任务。王杉表示：“以新药研发举例，基于基因组学、转录组学、蛋白组学、代谢组学以及药物结构和功能基团研究的大模型生物信息分析和药物设计，大大缩短了新药研发周期。垂类大模型可以进一步深化对疾病发生、发展、转归规律的认识，帮助我们发现新的精准、安全、有效的治疗靶点和个体化治疗方案。再者，垂类大模型的出现使医疗卫生健康生态重构成为可能，即有些疾病甚至可以不去医院进行诊断和治疗。另外，垂类大模型的出现也将进一步推进我国医疗卫生服务体系的分级诊疗，真正实现各司其职，使家庭医生成为百姓不可或缺的医疗健康守门人、管理者。”
王杉认为，在慢性病管理领域，医疗大模型的应用尤为突出。人们通过可穿戴、非接触环境智能各种传感器，可实现在正常工作学习生活状态下实时采集各种医疗健康数据。大模型通过整合全方位、全周期的数据，为患者提供个性化诊疗和健康管理方案。生成式人工智能时代是全员参与的时代，不仅是医生，普通人也是这些垂类大模型的参与者和贡献者。
需要注意的是，大模型和AI医生的训练需要大量高质量多模态、动态更新、精准的各种数据。人工智能多模态专病、专项任务语料库的建设势在必行，从而最大限度减少人工智能幻觉、提高精准度，以满足医疗健康行业实用的要求。
“国内医疗系统有推动大模型成长的数据基础，这是真正行业大模型和垂类大模型破茧的基石。”王杉表示，“2024年，我国门急诊总人次达到101.1亿，出院人次达到3.1亿人次。这意味着在建设大模型所需的语料库方面，我们有充足的数据来源。未来，需要政府主导，行业制定标准，全员参与建设。”（图片由采访对象提供）
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