云知声医疗大模型入选MedAIBench国产优秀榜单

近日，国家人工智能应用中试基地（医疗）·浙江正式公布了《MedAIBench测评榜（优秀国产医疗大模型）》。该榜单以其临床导向的权威测评标准，成为衡量国内医疗人工智能技术实力的重要参考。在此次评选中，云知声自主研发的“山海·知医”大模型凭借其卓越的综合能力与扎实的落地应用成果，成功入选该权威榜单。

这一成就源于云知声在医疗AI领域长期且系统性的技术投入与积累。近期，“山海·知医”大模型完成了核心版本升级，致力于构建当前业界能力维度最全面的医疗人工智能技术支撑体系。其核心创新在于“双引擎”架构——医学文本大模型与医学多模态大模型协同工作。这不仅实现了深度的医学文本理解与智能体任务协同，更融合了对医学影像等多模态信息的感知能力，形成了覆盖知识问答、临床辅助决策、诊疗流程规划及影像报告解析等多场景的全栈技术解决方案。该体系旨在打造一个高度契合临床实际需求的智能化基础设施，为医疗行业的数字化转型提供坚实底层支持。

“山海·知医”大模型的核心竞争力何在？关键在于其对医疗专业性的深度理解以及对技术风险的严格管控。在知识服务层面，该模型能够精准对接权威医学知识库，为临床医生与医护人员提供实时、准确的疾病诊疗、药品信息及治疗方案参考，扮演着一位可靠的“AI医学知识顾问”角色。

尤为值得关注的是其对生成内容“幻觉”问题的有效应对。针对医疗大模型可能产生不实信息的行业共性挑战，云知声采用了融合持续课程学习、知识图谱增强以及基于任务的智能体强化学习等技术的组合策略。同时，通过严格的循证医学对齐训练，显著提升了模型输出内容的真实性、准确性与可追溯性，从技术机制上为生成结果的临床可信度提供了多重保障。

在医疗信息处理方面，模型依托先进的自然语言处理技术，能够对非结构化的电子病历、医学文献等进行深度解析与关键信息精准抽取。其高精度的医疗实体识别与关系挖掘能力，为临床科研、医院精细化管理及患者服务提供了强大的数据赋能，真正激活了医疗文本数据的价值。

基于上述强大的底层技术能力，云知声已构建起一个覆盖诊疗全流程的智慧医疗产品矩阵。该矩阵包含智能病历生成与质控、临床辅助决策支持系统、医疗质量监管、医保支付智能审核以及智慧患者服务等核心产品线。目前，这些解决方案已深入医政管理、临床诊疗、医院运营和患者服务等多个关键环节，在全国范围内成功部署于近400家医院，并有700余家医院正处于测试接入阶段。其合作客户包括北京协和医院、北京友谊医院、东南大学附属中大医院等国内顶尖三甲医院。

实际落地效果如何？可以从以下几个应用案例中窥见一斑。其门诊病历生成系统能够实时捕捉医患对话内容，智能提取关键问诊信息并自动生成结构化的病历文书，医生仅需简单审核即可完成书写，大幅提升了效率。在北京友谊医院顺义院区，该系统生成病历的直接引用率已接近90%，有效减轻了医生的文书负担。而其智能病历质控系统，则能深度理解病历内容，智能识别书写错误、逻辑缺陷，并对影像描述、专业术语进行规范性分析，实现了高效、精准的自动化质量管控。在医保支付管理领域，其DRG/DIP医保结算系统通过智能提醒与数据分析，为医生、编码员及医保管理人员提供全流程服务，并已成功助力中国人保财险完成了全国性的核赔风控AI医疗审核系统部署。

展望未来，云知声将继续深化与医疗机构、科研院所及产业各方的协同合作，推动“山海·知医”大模型在更广泛的医疗健康场景中深化应用。其长远目标是通过人工智能技术赋能，助力整个医疗体系实现数字化转型，让医务工作者更高效，让患者就医体验更优质，共同推动中国医疗健康事业向智能化、精准化的新阶段迈进。