医学多模态大模型落地：400万预算打造AI能力闭环，小白程序员必收藏！
本文介绍了一家医院以400万元预算落地的医学多模态大模型项目，该项目采用通用大模型+医疗垂直模型作为底座，向上承载多个临床AI应用子系统和AI智能体，形成完整AI能力闭环。文章详细解析了大模型底座、医疗垂直大模型、临床AI应用子系统等关键要素，并强调了大模型产品资质要求。对于想要了解大模型在医疗领域应用的小白和程序员来说，这是一篇极具参考价值的文章，建议收藏！
这类项目正在逐渐形成今年医院 AI 建设的主流方式。
最近，我们看到一家医院落地的 AI 建设项目。
▌项目名称：医学多模态大模型
▌项目金额：400 余万元
项目预算不大，但整体建设思路，非常具有代表性。
该项目核心解决两个问题：
👉 医疗行业大模型底座，怎么搭？
👉 临床侧AI应用和智能体，怎么落地？
▌核心采购逻辑：
以【通用大模型 + 医疗垂直模型】作为底座
向上承载和延展出：
多个临床AI应用子系统和AI智能体
由此，形成从底层模型到上层应用的完整 AI 能力闭环。
这类项目正在逐渐形成今年医院 AI 建设的主流方式。
我们拆开来看。
第一层：大模型底座
1、模型部署要求
需要同时部署
✔通用大模型(DeepSeek-R1-70B)
✔多模态医疗垂直大模型
✔具备DeepSeek-R1本地API服务接入能力，支持H5接入使用，支持APP接入使用
✔具备支持主流系列算力卡
✔具备支持医疗数据全流程加密（传输AES-256/存储SM4），符合等保2.0三级要求
2、模型基础能力
主要指标：
输出长度：支持3K输出，能满足多样化需求
生成速度：每秒吞吐量可达20 token
语言支持：支持多达20种语言的实时翻译
支持基于医院数据微调
支持自动错误纠正
3、模型的数据分析能力
支持处理百万级数据量处理
兼容 CSV / Excel / SQL等
自动生成图表建议
自动生成数据报告
自动数据脱敏，患者信息加密和隐藏
4、模型的并发与响应能力
首先是模型对话问答能力
这是：门诊医生是否愿意用的关键。
如果慢 3 秒以上，医生就关了。
95%的单轮对话，响应时间 ≤ 1000ms
深度咨询等复杂多轮对话，平均响应时间2000ms
并发与响应能力主要指标
百级并发下，保证99%请求，1 秒内得到响应
移动端 1000ms 内响应
不同任务切换，300ms 内响应
5、模型的逻辑推理能力
支持32tokens超长上下文理解
支持 3 层以上因果推理
连续 100 次推理任务，准确率波动 ≤ ±3%
第二层：医疗垂直大模型
这部分才是真正的核心。
1、医疗垂直模型基本能力
模型规模与训练：模型参数量需 ≥ 700亿
训练数据：中文语料 ≥ 1TB
医疗多模态专项数据≥ 10TB
支持文本/图像/视频/语音多模态输入
具备50并发下，推理速度≥10 tokens/s
支持32k tokens超长上下文理解
2、具备医疗专业知识能力
医学知识问答：支持对临床指南、药品及疾病知识库（ICD-11标准）的查询与问答
临床辅助决策：具备诊断鉴别辅助、检验异常值识别、用药禁忌提醒及基于循证医学的治疗方案推荐能力
医疗知识信息库查询：具备支持快速扩展医疗知识信息库能力，支持区域本地医疗机构地址、科室、专 家等方面的就诊详情指引
多模态医疗OCR：支持对手写记录、影像报告、基因报告等扫描件的OCR识别，并能输出异常指标解读及健康建议
3、具备多模态影像诊疗能力
超声视频多模态识别：器官与病灶检出，支持视频逐帧检出病灶、识别征象/分级、并与文本融合做问答解读
多模态影像匹配能力：通常指同一患者不同检查（CT/US/MR/病理/报告）之间的对齐与关联
多模态影像的三维重建：不仅能识别，还要能重建可视化
第三层：临床AI应用子系统
项目中包括建设↓
✔头颈CTA人工智能辅助诊断系统
✔脑灌注（CTP）AI辅助诊断
✔颅内出血AI辅助
✔ASPECTS评分AI辅助
✔冠脉钙化积分系统及后续条款
第四：大模型产品资质要求
有三条硬性条件↓
所投产品需通过中央网信办《境内深度合成服务算法备案》
所投大模型数字医生产品经国内大模型竞赛的专家评委能力认证，模型表现优异，并在比赛中获得名次
所投产品需具有医疗 AI 及大数据相关产品的专利和软件著作权，且专利数在3个以上
✔部署环境：支持私有化部署，且需支持医疗信创环境部署
✔数据安全：满足等保 2.0 三级标准。数据传输采用 AES-256 加密，存储采用 SM4 加密
最后总结一下
↓
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