研究背景与战略意义

  以大语言模型和生成式 AI 为代表的新一代人工智能技术实现突破性进展，其出色的自然语言理解、多模态信息融合及知识推理生成能力，为解决卫生健康领域核心难题创造了前所未有的技术条件。医学多模态大模型凭借强大的推理泛化与表征能力，正逐渐成为推动智能化早期诊断、个性化治疗规划及疾病风险预测的关键技术支撑，对提升医疗服务质量与效率具有重要战略意义。

核心研究内容与技术路径

  针对多模态医学数据难获取、高性能算力难保障、专业医学知识难融合、数据难共享与模型难适配等核心难题，团队重点研究低资源场景下 “降本增效” 策略与基于询证医学的新一代通用医学多模态大模型。技术路径围绕单模态生物医学数据高效表征、多模态异构数据有效对齐融合、低质量临床数据与隐私保护下的高效个性化适配，以及缺乏配对多模态数据和算力受限时的大小模型协同机制展开。

已取得的研究成果与优势

  团队在上述研究领域取得突破性进展，相关成果已发表数十篇高水平论文。在技术优势上，攻克了多模态医学数据处理与模型构建的多项关键技术，形成了一套完善的技术体系，为后续研究与应用奠定坚实基础。

成果转化与应用

  科研成果已在多家医疗机构开展多中心临床验证，开发的诊疗平台成功应用于自闭症早期筛查、肾功能分级、抑郁症预测、婴儿脑瘫诊断、癫痫检测、重症辅助决策等场景，有效助力临床诊疗工作。