11月18日，同濟大學及其附屬東方醫院正式宣布，面向全球開源通用醫學基座模型Med-Go 32B。該模型由臨床醫生主導研發，融合了教材、指南等多源信息，并對罕見病等數據不足的領域進行了針對性增強，旨在為各類專病?？颇Ｐ团c臨床智能應用的研發提供可擴展的基礎技術支持，降低醫療人工智能技術的應用門檻。
發布會現場。楊雨辰攝同濟大學黨委書記、中國工程院院士鄭慶華在致辭中介紹，Med-Go是同濟大學醫學人工智能研究院成立后的首個重要成果。他表示，選擇開源是希望通過共享技術，匯聚各方智慧，促進模型迭代，減少行業內的重復投入，加速人工智能技術在醫療健康領域的規?；瘧?。
上海市衛健委副主任羅蒙指出，醫學大模型的開源有助于打破技術壁壘，是實現從單點技術突破到產業生態共建的關鍵步驟，對推動醫療服務質量的提升與服務模式的創新具有積極意義。
針對當前醫療領域開發專病模型面臨的通用基礎能力不足問題，中國科學院院士、同濟大學附屬東方醫院院長陳義漢將此次開源的Med-Go模型比喻為“地基”，旨在為臨床與科研人員提供公共基礎平臺，減少底層重復開發，支持快速進行針對性的二次開發，從而推動智能醫療技術從試點走向普及。
陳義漢指出，本次開源發布了完整的模型權重與工程代碼，并支持插件化擴展，這能顯著降低技術門檻和開發成本，使醫療機構能將資源更集中于臨床具體場景的創新與優化。這一舉措尤其有望幫助基層和?？漆t療機構，以較低成本引入先進的AI輔助工具，應用于臨床決策、影像分析、慢病管理等環節。
值得注意的是，Med-Go大模型的研發由臨床醫生主導。其數據標準制定、治理、標注與質量把控均由臨床專家完成，融合了教材、指南等多源信息，并對罕見病等數據不足的領域進行了針對性增強。
發布會上，同濟大學附屬東方醫院急診、重癥醫學科主任張海濤介紹了模型的臨床應用情況。Med-Go系列模型已在東方醫院及其醫聯體單位內經過一年多的實踐檢驗。張海濤表示Med-Go的設計理念是“來源于醫生、服務醫生”。其目標是通過處理初步的信息整理與分析工作，輔助醫生提高效率，使其能更專注于患者溝通與核心診斷。此次開源的32B參數模型，支持本地或私有化部署，在保障數據安全的同時，力求滿足不同層級醫療機構對性能和部署成本的需求。
據悉，同濟大學附屬東方醫院后續將與合作團隊繼續完善模型功能，拓展應用場景，并計劃與國內同行共享經驗，共同推進醫療人工智能基礎技術的創新與建設。
發布會由同濟大學聯合上海市浦東新區人民政府、上海市衛生健康委員會聯合舉辦。
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