人工智能大模型對(duì)于知識(shí)密集型行業(yè)來說極為適用，銳龍畢竟從數(shù)據(jù)檢索角度來看，行百人類的銳龍效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不上人工智能。而醫(yī)療行業(yè)，行百正是銳龍知識(shí)密集型行業(yè)的典型。因此從過去的行百IoT時(shí)代到如今的AI時(shí)代，醫(yī)療都是銳龍率先投入改革進(jìn)程的先鋒行業(yè)。
如今，行百AI大模型在醫(yī)療行業(yè)的銳龍應(yīng)用也是如魚得水，并逐步深度地參與到了輔助診斷、行百患者服務(wù)、銳龍醫(yī)院管理、行百醫(yī)學(xué)科研等全流程場(chǎng)景。銳龍從初步問診的行百智能引導(dǎo)到復(fù)雜病癥的多學(xué)科會(huì)診，從醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)的銳龍快速檢索到科研數(shù)據(jù)的深度分析，AI技術(shù)本應(yīng)成為醫(yī)療行業(yè)提質(zhì)增效的核心驅(qū)動(dòng)力。不過，理想與現(xiàn)實(shí)之間還是存在一定差距，醫(yī)療大模型的規(guī)模化落地，在當(dāng)前依舊面臨著輸出質(zhì)量不可控、部署運(yùn)維門檻高、安全與成本兩難、缺乏長(zhǎng)期記憶四大核心瓶頸，進(jìn)而嚴(yán)重制約了技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向臨床一線的步伐。
而晶耀智遠(yuǎn)科技公司，憑借來自哈佛、MIT、清華等院校的頂尖科研人才與知名科技大廠高管組成的核心團(tuán)隊(duì)，依托深厚的學(xué)術(shù)積淀與前沿AI技術(shù)，面向醫(yī)療領(lǐng)域推出了Envision AI醫(yī)療專業(yè)多智能體解決方案，創(chuàng)新性地借助AMD銳龍AI Max+ 395處理器Mini AI工作站，搭建起計(jì)算和存儲(chǔ)的多層融合架構(gòu)，突破了大模型智能體本地化部署的算力和成本瓶頸。這套方案以“低幻覺風(fēng)險(xiǎn)、高安全保障、低成本部署、優(yōu)服務(wù)體驗(yàn)”為核心競(jìng)爭(zhēng)力，針對(duì)性破解行業(yè)痛點(diǎn)，已成功服務(wù)多家三甲醫(yī)院，成為醫(yī)療大模型從技術(shù)探索邁向臨床應(yīng)用的關(guān)鍵載體。
·醫(yī)療大模型落地的四大瓶頸成為其規(guī)模化落地的主要障礙
醫(yī)療行業(yè)的特殊性決定了AI技術(shù)的應(yīng)用必須兼顧專業(yè)性、安全性與實(shí)用性，而當(dāng)前醫(yī)療大模型的發(fā)展現(xiàn)狀與臨床實(shí)際需求之間仍存在諸多不匹配。前面我們提到了AI大模型在醫(yī)療領(lǐng)域落地的四大瓶頸，這其實(shí)已經(jīng)成為其規(guī)模化落地的主要障礙。
首先，輸出質(zhì)量不可控，導(dǎo)致AI幻覺容易引發(fā)醫(yī)療風(fēng)險(xiǎn)。
眾所周知，醫(yī)療決策直接關(guān)系患者生命健康，因此對(duì)于AI大模型輸出的準(zhǔn)確性與可靠性有著極致要求。然而，當(dāng)前醫(yī)療大模型極易產(chǎn)生幻覺信息，在病癥判斷、治療方案推薦、醫(yī)學(xué)指南引用等諸多關(guān)鍵環(huán)節(jié)上容易出現(xiàn)紕漏甚至錯(cuò)誤，誤判罕見病癥狀，或是推薦已被淘汰的治療手段，以及引用過時(shí)的臨床指南。這類錯(cuò)誤輸出不僅會(huì)誤導(dǎo)臨床決策，顯著增加誤診、漏診風(fēng)險(xiǎn)，還可能引發(fā)醫(yī)療糾紛。因此嚴(yán)重制約了醫(yī)療大模型在臨床場(chǎng)景的信任度與應(yīng)用范圍。
其次，部署運(yùn)維門檻高，硬件與技術(shù)成本居高不下。
適合醫(yī)療行業(yè)的大模型，其參數(shù)量至少需要達(dá)到70B，這樣才能滿足復(fù)雜的臨床推理診斷需求。在傳統(tǒng)本地化部署模式下，運(yùn)行70B參數(shù)大模型的硬件成本投入動(dòng)輒超過數(shù)十萬元，這對(duì)于醫(yī)療機(jī)構(gòu)而言是一項(xiàng)相當(dāng)不菲的支出。同時(shí)，軟件安裝、模型與醫(yī)療數(shù)據(jù)的適配調(diào)試也需要專業(yè)IT團(tuán)隊(duì)全程跟進(jìn)，而多數(shù)醫(yī)療機(jī)構(gòu)尤其是中小醫(yī)院缺乏此類技術(shù)儲(chǔ)備，難以獨(dú)立完成部署與后續(xù)運(yùn)維，導(dǎo)致大量醫(yī)療資源豐富但AI技術(shù)能力有限的機(jī)構(gòu)無法享受到AI技術(shù)帶來的紅利。
其三，安全與成本兩難，隱私保護(hù)與運(yùn)營(yíng)成本面臨著雙重壓力。
各項(xiàng)醫(yī)療數(shù)據(jù)中包含了患者病歷、影像資料、基因信息等高度敏感的涉及病患的隱私內(nèi)容，將其上傳至云端存在極高的泄露風(fēng)險(xiǎn)，而且違背《醫(yī)療數(shù)據(jù)安全指南》等合規(guī)要求。但另一方面，復(fù)雜病情的診斷需要輸入超長(zhǎng)上下文信息，如若采用云端服務(wù)模式，其Token成本非常高昂，長(zhǎng)期使用將顯著加重醫(yī)療機(jī)構(gòu)的運(yùn)營(yíng)負(fù)擔(dān)。這種隱私安全與成本控制之間的矛盾，讓諸多醫(yī)療機(jī)構(gòu)在AI技術(shù)應(yīng)用面前陷入兩難境地。
其四，數(shù)據(jù)使用缺乏長(zhǎng)期記憶，影響診斷連續(xù)性與診斷決策。
一般來說，臨床診療是一個(gè)持續(xù)且動(dòng)態(tài)的過程，患者的歷史問診記錄、檢查結(jié)果、用藥反應(yīng)、病情變化軌跡等信息，以及醫(yī)生的個(gè)性化診斷思維鏈、私域知識(shí)儲(chǔ)備等等，都是后續(xù)診斷決策的重要依據(jù)。當(dāng)前多數(shù)醫(yī)療大模型其實(shí)是缺乏長(zhǎng)期記憶能力的，無法有效保存這些關(guān)鍵信息，這導(dǎo)致每次交互都如同從零開始一樣，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)患者全周期診療過程的連貫跟蹤，也無法充分結(jié)合醫(yī)生的個(gè)性化經(jīng)驗(yàn)，從而影響了診斷決策的持續(xù)性、針對(duì)性甚至準(zhǔn)確性。
·晶耀智遠(yuǎn)多智能體協(xié)同輔助醫(yī)療方案精準(zhǔn)破解行業(yè)痛點(diǎn)
那么面對(duì)上述四大醫(yī)療大模型落地的瓶頸，晶耀智遠(yuǎn)的Envision AI醫(yī)療專業(yè)多智能體解決方案是如何針對(duì)性地去解決這些問題的呢？
首先，該方案基于AMD銳龍AI Max+ 395處理器Mini AI工作站，為醫(yī)生提供了開箱即用的專業(yè)AI智能體服務(wù)。出廠預(yù)裝千億級(jí)大模型和專業(yè)醫(yī)療模型，并內(nèi)置專業(yè)醫(yī)療文獻(xiàn)和專科知識(shí)資源，整合了臨床診療、醫(yī)學(xué)科研、數(shù)據(jù)管理全場(chǎng)景功能。它通過雙級(jí)模型體系、權(quán)威知識(shí)庫和知識(shí)圖譜兩大核心配置，解決了AI醫(yī)療大模型部署難、調(diào)試難、成本高等核心痛點(diǎn)，并且可以完全在本地部署使用，避免了云端使用的高額Token成本，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)行業(yè)痛點(diǎn)的精準(zhǔn)突破。
其次，這套方案基于全場(chǎng)景功能模塊，對(duì)診療和科研實(shí)現(xiàn)了全方位覆蓋。
在臨床診療輔助功能層面，基于多智能體協(xié)同，有效提升診斷質(zhì)量與效率。
臨床診療是醫(yī)療AI應(yīng)用的核心場(chǎng)景，晶耀智遠(yuǎn)提供的Envision AI醫(yī)療專業(yè)方案通過多智能體協(xié)同模式，重構(gòu)了臨床診斷流程，有效解決了輸出質(zhì)量不可控與效率低下的問題。該方案提供標(biāo)準(zhǔn)化專科多智能體模板，采用“診斷智能體+影像智能體+病理智能體+基因智能體”的組合架構(gòu)，并且支持根據(jù)醫(yī)院需求定制專屬團(tuán)隊(duì)，如腫瘤多智能體團(tuán)隊(duì)、心血管多智能體團(tuán)隊(duì)等。不同智能體各司其職的同時(shí)又能夠協(xié)同聯(lián)動(dòng)，診斷智能體負(fù)責(zé)整合患者癥狀與病史信息進(jìn)行初步判斷，影像智能體專注于醫(yī)學(xué)影像的精準(zhǔn)分析，病理智能體處理病理切片數(shù)據(jù)，基因智能體解讀基因序列信息，通過分工協(xié)作實(shí)現(xiàn)高效輸出。
同時(shí)，針對(duì)影像與病理診斷這兩大臨床痛點(diǎn)，該方案還內(nèi)置兩類核心臨床算法工具，結(jié)合千億級(jí)大模型的強(qiáng)大推理能力與醫(yī)療專業(yè)模型的精準(zhǔn)性，顯著提升診斷準(zhǔn)確率。此外，患者病歷和診療管理模塊支持患者基礎(chǔ)信息、診療記錄、檢查報(bào)告、用藥情況的系統(tǒng)化存儲(chǔ)與追蹤，可自動(dòng)生成包含癥狀總結(jié)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、初步診斷、治療建議、隨訪計(jì)劃的標(biāo)準(zhǔn)化問診報(bào)告，大幅減少醫(yī)生的文書工作量，讓醫(yī)生能夠?qū)⒏嗑ν度氲脚R床診斷與患者溝通之中。
在醫(yī)學(xué)科研輔助功能層面上，該方案可以更好地支持全流程智能化，從而縮短科研周期。
另外，在醫(yī)療領(lǐng)域，醫(yī)學(xué)科研輔助功能是推動(dòng)醫(yī)療技術(shù)進(jìn)步的重要?jiǎng)恿Α５珎鹘y(tǒng)科研模式存在任務(wù)繁重、周期漫長(zhǎng)、數(shù)據(jù)分散等問題。晶耀智遠(yuǎn)的方案以DeepResearch醫(yī)學(xué)科研智能體為核心，構(gòu)建了全流程科研輔助系統(tǒng)，通過智能任務(wù)分解、多源并行收集、智能結(jié)果綜合三大核心功能，將分散的研究數(shù)據(jù)匯總為結(jié)構(gòu)清晰、邏輯連貫的科研報(bào)告，且支持自動(dòng)生成數(shù)據(jù)圖表，有效解決了科研過程中的效率瓶頸。
而且本地權(quán)威知識(shí)庫和知識(shí)圖譜，使得科研智能體能夠快速檢索權(quán)威資料，為科研項(xiàng)目提供堅(jiān)實(shí)的理論支撐。同時(shí)，專科知識(shí)庫的定制化服務(wù)則讓不同領(lǐng)域的科研團(tuán)隊(duì)能夠精準(zhǔn)獲取專業(yè)資源，助力醫(yī)療機(jī)構(gòu)產(chǎn)出高質(zhì)量科研成果，提升學(xué)術(shù)影響力。
在數(shù)據(jù)安全與記憶功能方面，晶耀智遠(yuǎn)Envision AI醫(yī)療專業(yè)多智能體解決方案也在筑牢合規(guī)防線的基礎(chǔ)上，確保了診斷的連續(xù)性。
AI技術(shù)被應(yīng)用到醫(yī)療領(lǐng)域之后，時(shí)常面臨數(shù)據(jù)安全與成本兩難，以及數(shù)據(jù)缺乏長(zhǎng)期記憶的痛點(diǎn)，晶耀智遠(yuǎn)這套方案從存儲(chǔ)架構(gòu)與記憶引擎兩方面入手，構(gòu)建了全方位的解決方案。
首先在數(shù)據(jù)安全方面，該方案支持患者隱私數(shù)據(jù)、醫(yī)療知識(shí)庫、科研數(shù)據(jù)的本地化存儲(chǔ)與管理，無需依賴云端服務(wù)。這種本地化部署模式從源頭杜絕了數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)，符合醫(yī)療數(shù)據(jù)合規(guī)要求，同時(shí)避免了云端服務(wù)的高昂的Token成本支出，有效減輕醫(yī)療機(jī)構(gòu)的相關(guān)運(yùn)營(yíng)負(fù)擔(dān)。
其次在長(zhǎng)期記憶方面，該方案通過跨模型多智能體長(zhǎng)效記憶的模式，能夠?qū)崟r(shí)存儲(chǔ)用戶歷史交互記錄。無論是患者多次就診的診療數(shù)據(jù)，還是醫(yī)生的個(gè)性化診斷經(jīng)驗(yàn)，都能被完整留存并進(jìn)行深度整合。這種長(zhǎng)期記憶能力不僅實(shí)現(xiàn)了對(duì)患者全周期診療數(shù)據(jù)的持續(xù)跟蹤，還能讓醫(yī)療智能體在交互過程中不斷學(xué)習(xí)醫(yī)生的診斷邏輯，進(jìn)而提升決策的精準(zhǔn)性與個(gè)性化水平，解決了傳統(tǒng)醫(yī)療大模型記憶缺失的痛點(diǎn)。
·四大核心優(yōu)勢(shì)消除醫(yī)療大模型應(yīng)用的行業(yè)瓶頸
晶耀智遠(yuǎn)Envision AI醫(yī)療專業(yè)多智能體解決方案之所以能夠有效破解行業(yè)四大瓶頸，關(guān)鍵在于其具備模型幻覺消除、千億級(jí)大模型本地部署、醫(yī)療場(chǎng)景化預(yù)裝交付以及長(zhǎng)效記憶引擎四大核心優(yōu)勢(shì)，形成了從技術(shù)到應(yīng)用的全鏈條保障。
模型幻覺消除層面，該方案擁有三重保障來提升輸出可靠性。
為解決輸出質(zhì)量不可控的核心痛點(diǎn)，方案構(gòu)建了知識(shí)圖譜+多智能體交叉驗(yàn)證+強(qiáng)化學(xué)習(xí)臨床思維鏈的三重幻覺消除機(jī)制。首先，依托內(nèi)置的醫(yī)療專用知識(shí)圖譜，實(shí)現(xiàn)知識(shí)檢索準(zhǔn)確率≥95%，確保模型輸出有權(quán)威醫(yī)學(xué)依據(jù)支撐；其次，通過多智能體交叉驗(yàn)證機(jī)制，如“診斷智能體輸出結(jié)果由藥物智能體二次校驗(yàn)”，形成相互監(jiān)督、相互糾錯(cuò)的閉環(huán)糾錯(cuò)體系；最后，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)臨床醫(yī)生思維鏈（COT），讓大模型模擬真實(shí)診療推理邏輯，而非簡(jiǎn)單匹配數(shù)據(jù)。這三重機(jī)制共同作用，顯著降低了模型幻覺的發(fā)生率，確保診療建議與科研結(jié)論的可靠性和一致性，為臨床決策提供了堅(jiān)實(shí)保障。
當(dāng)前，AI應(yīng)用成本往往是阻礙其實(shí)際落地的根本原因。而依托該方案的落地并不需要大規(guī)模的服務(wù)器或數(shù)據(jù)中心，僅借助基于AMD銳龍AI MAX+ 395處理器的Mini AI工作站即可實(shí)現(xiàn)本地化部署、運(yùn)行和后續(xù)運(yùn)維，大大降低了應(yīng)用門檻。
同時(shí)，AMD銳龍AI Max+ 395平臺(tái)自身支持128GB超大容量統(tǒng)一內(nèi)存，并可將其中最多96GB容量分配給顯存，從而能夠流暢運(yùn)行70B以上參數(shù)大模型，完全能夠滿足醫(yī)療大模型的應(yīng)用需求。同時(shí)通過優(yōu)化算力分配算法與全閃高速存儲(chǔ)技術(shù)，不僅實(shí)現(xiàn)了最高千億級(jí)參數(shù)模型的本地化推理，還將部署成本較傳統(tǒng)方案降低70%，僅需桌面空間即可完成安裝。這種低成本、小型化的部署模式，讓中小醫(yī)院也能負(fù)擔(dān)得起AI技術(shù)的相關(guān)投入，無需專業(yè)IT團(tuán)隊(duì)即可完成后續(xù)基礎(chǔ)運(yùn)維，大幅降低了技術(shù)部署門檻。
在模型幻覺消除以及低成本硬件加持之外，晶耀智遠(yuǎn)方案的易用性還體現(xiàn)在醫(yī)療場(chǎng)景化預(yù)裝交付上，其在出廠前就已經(jīng)完成了模型、知識(shí)庫、算法以及功能模塊的深度適配，醫(yī)療機(jī)構(gòu)采購之后可以做到真正的開箱即用。醫(yī)護(hù)人員僅需1小時(shí)左右的培訓(xùn)就能熟練操作，大幅縮短了從設(shè)備采購到臨床應(yīng)用的周期。這種場(chǎng)景化預(yù)裝模式不僅解決了傳統(tǒng)方案部署周期長(zhǎng)、適配難度大的問題，還確保了模型與醫(yī)療場(chǎng)景的高度契合，讓AI技術(shù)能夠快速轉(zhuǎn)化為臨床生產(chǎn)力。
最后也是最為核心的優(yōu)勢(shì)，就是長(zhǎng)效記憶引擎的引入，這使得醫(yī)療大模型的實(shí)用價(jià)值被進(jìn)一步放大。
如前文所述，該方案的長(zhǎng)效記憶引擎不僅能夠存儲(chǔ)歷史交互數(shù)據(jù)，還具備跨模態(tài)信息整合能力，可將文本、影像、生理指標(biāo)等不同類型的數(shù)據(jù)深度融合。這種能力讓醫(yī)療智能體能夠從多個(gè)維度全面分析患者病情，并結(jié)合歷史診療記錄進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，顯著提升了診斷決策的深度與準(zhǔn)確性。同時(shí)，長(zhǎng)期記憶帶來的交互連續(xù)性，讓醫(yī)生與智能體的配合愈加默契，進(jìn)一步提升了診療效率。
·AMD銳龍AI MAX+ 395算力基石助力推動(dòng)方案落地
晶耀智遠(yuǎn)這套方案之所以能夠輕松實(shí)現(xiàn)千億級(jí)大模型本地部署，并且擁有低成本上手以及運(yùn)維門檻等核心優(yōu)勢(shì)，其根本原因就在于AMD銳龍AI MAX+ 395平臺(tái)自身在AI計(jì)算方面的高效、低成本優(yōu)勢(shì)。它為Mini AI工作站設(shè)備提供強(qiáng)勁的AI算力支持，通過CPU、GPU、NPU計(jì)算單元，為不同類型的AI應(yīng)用提供合適的算力支持，為整套解決方案的穩(wěn)定運(yùn)行與功能實(shí)現(xiàn)提供了關(guān)鍵保障。
醫(yī)療AI應(yīng)用通常涉及影像分析、基因測(cè)序、自然語言處理等多種復(fù)雜任務(wù)，對(duì)算力的多樣性與穩(wěn)定性要求極高。AMD銳龍AI MAX+ 395平臺(tái)基于CPU+GPU+NPU協(xié)同計(jì)算，這種多核協(xié)同架構(gòu)能夠根據(jù)不同任務(wù)的算力需求進(jìn)行智能分配，確保千億級(jí)大模型本地推理、多智能體協(xié)同工作、跨模態(tài)數(shù)據(jù)處理等復(fù)雜場(chǎng)景的流暢運(yùn)行，為方案的核心功能提供了堅(jiān)實(shí)的算力支撐。
目前，Envision AI醫(yī)療專業(yè)多智能體解決方案已經(jīng)為多家三甲醫(yī)院提供服務(wù)，它不僅破解了醫(yī)療大模型應(yīng)用的行業(yè)瓶頸，更實(shí)現(xiàn)了臨床診療、醫(yī)學(xué)科研、醫(yī)療機(jī)構(gòu)三方的價(jià)值提升，構(gòu)建了多方受益的AI醫(yī)療生態(tài)體系。從三甲醫(yī)院的多學(xué)科會(huì)診到中小醫(yī)院的日常診療，從重大疾病的科研攻關(guān)到常規(guī)病歷的智能管理，該方案正以其“低幻覺、高安全、低成本”的核心競(jìng)爭(zhēng)力，為醫(yī)療行業(yè)帶來全方位的變革。