貴州省行業大模型典型應用案例 | 39AI醫生大模型

2026-06-15 10:31:56來源：貴州省大數據發展管理局關鍵詞：人工智能醫療 AI醫生閱讀量：23421

導讀：作為互聯網醫療領域的深耕者，朗瑪信息于2022年7月布局人工智能醫療領域，并在2023年5月成功研發出擁有自主知識產權的醫療健康人工智能產品——39AI醫生。

　　當前醫療領域存在優質資源高度集中于省、市級醫療機構，各級診療水平差距顯著，醫療服務均質化難以實現的資源分配失衡問題。同時基層醫療機構缺乏標準化診斷指導，疑難病例處置能力不足，誤診漏診問題突出，且病歷審核等環節依賴人工，效率低、覆蓋不全，醫療質量安全與精細化管理亟待提升。依托AI技術推動優質診療能力下沉，實現醫療質量智能管控，成為破解醫療資源配置難題的關鍵路徑。

　　解決方案

　　作為互聯網醫療領域的深耕者，朗瑪信息于2022年7月布局人工智能醫療領域，并在2023年5月成功研發出擁有自主知識產權的醫療健康人工智能產品——39AI醫生。該模型依托朗瑪信息二十余年互聯網醫療業務積淀的高質量結構化醫療健康數據，融合先進自然語言處理技術、深度學習算法與大模型訓練方法，深度研習全球醫學成果，構建起具備專業診療思維的“39AI醫生大腦”，目前已開發疾病診斷、病例深度分析、醫生筆記、醫學咨詢、語音快速問診、文書智能助手、醫保監測等功能模塊，支持多語種識別，可全方位為醫療實踐提供智能化輔助支持，廣泛適配基層醫療衛生服務機構與各等級醫院臨床場景。

　　（一）核心架構

　　項目系統采用分層解耦、云原生+邊緣協同的創新設計理念，構建“云端核心層、邊緣適配層、終端接入層”三層閉環架構，配套全鏈路技術安全保障體系，打破傳統醫療信息化依賴本地服務器集群的局限，填補同類產品架構優化與成本控制短板，各層級分工明確、協同聯動，形成完整業務閉環：

　　1.云端核心層：為算力與AI能力中樞，底層依托39AI大模型引擎、算力調度等技術支撐，融合思維鏈推理技術及RAG知識圖譜檢索增強模塊；配套全域算力調度、隱私計算數據治理、業務規則接口管理功能，為全體系提供彈性算力、安全數據支撐與標準化接口聯動。

　　2.邊緣適配層：作為云端與終端的協同橋梁，部署醫療大模型輕量化推理節點，實現AI能力下沉；搭載本地數據緩存、區域業務協同、設備協議適配模塊，解決基層弱網問題，保障服務連續性，支撐縣域醫共體分級診療協同。

　　3.終端接入層：作為AI能力落地端，提供小程序/網頁等極簡交互終端，支持貴州方言語音交互，實現一鍵問診、診斷建議獲??；面向基層醫院提供醫生工作站嵌入式終端，無縫融合現有醫療系統，實現疑難癥輔助診斷、醫保智能校驗等功能，全終端配套操作日志與反饋模塊，支撐模型迭代。

　　4.技術安全保障：全鏈路采用SM4國密算法加密、多因子身份認證，配套智能熔斷降級、模型迭代閉環機制，結合數據安全底座，實現數據“可用不可見”，嚴守醫療服務與數據安全底線。

　　（二）模型應用場景

　　公司緊扣不同場景實際需求，精準研發推出面向醫療機構的“39AI醫生(醫院版)”、面向C端用戶的“39AI全科醫生”微信小程序，憑借全自主核心技術、成熟的場景適配能力及合規先發優勢，實現產品在全國范圍的深度部署與規?；瘧?，成為國內落地最深入的生成式醫學大模型。

　　1.面向醫療機構的“39AI醫生(醫院版)”，針對不同醫療場景的核心需求，實現精準化、專業化適配。截至5月31日，貴陽市共有447家醫療機構，3630名醫生使用39AI醫生80余萬次。其中清鎮全區域共計261家(含醫院、社區醫院、衛生室)，637名醫生使用達38.5萬次。

　　等級醫院場景：深度融合大數據分析與人工智能技術，可整合病歷、影像報告、檢查檢驗等多維度醫療數據，在復雜疾病診斷、醫學報告專業解讀、多學科聯合會診等核心環節提供全面科學的診療建議，有效提升臨床診斷準確率與治療方案專業性。

　　基層醫療場景：聚焦基層醫生知識儲備有限、問診流程不規范等行業痛點，形成精準解決方案，通過標準化診斷建議、規范化問診引導、疑難病例輔助分析等功能，為基層醫生提供全方位診療支撐，試點區域內產品診斷結果臨床采用率達92%，使用醫生總體滿意度超90%，顯著提升基層醫療服務的效率與質量，切實推動優質醫療資源下沉，助力基層醫療服務能力提檔升級。

　　2.面向C端用戶的“39AI全科醫生”微信小程序

　　聚焦用戶健康疑問多、自主判斷難、病歷報告解讀復雜等需求痛點，形成便捷高效的健康服務解決方案。通過醫學咨詢、病歷和報告深度分析、疾病診斷、精準輔助診斷等功能，為用戶提供全流程個性化健康支撐。讓用戶足不出戶即可獲取專業健康建議與參考依據，切實降低用戶獲取醫療信息的門檻，助力提升全民健康素養與自我健康管理能力。截至目前，累計為全國用戶提供超百萬人次免費健康咨詢服務。

　　創新點

　　（一）技術創新：自主技術體系完善，核心指標全面突破

　　打造全棧自主核心技術體系，公司圍繞醫療AI全場景應用，自主研發四大核心技術體系，聚焦技術底座、架構設計、數據安全、臨床輔助四大維度，且全部取得計算機軟件著作權，知識產權歸屬清晰無糾紛。技術底座基于Transformer架構融合思維鏈推理與RAG知識圖譜檢索增強模塊，貼合臨床診斷邏輯且能精準匹配醫療知識；云原生彈性架構技術實現云端算力彈性調度、邊緣節點輕量化部署，適配不同層級醫療機構算力需求；全流程隱私計算技術結合聯邦學習、同態加密及SM4國密算法，實現醫療數據“可用不可見”；臨床適配型輔助技術打造四大定制模塊，實現貴州方言高精準識別、個性化智能病歷處理、臨床反饋模型迭代及醫保實時合規校驗，高度貼合臨床實際。

　　（二）模式創新：政企醫協同推進，構建長效優化機制

　　構建“政府引導+企業實施+醫療機構參與”的全域試點模式，依托政策支持實現市、縣、鄉、村四級醫療機構及民營醫院全覆蓋，打破醫療資源層級壁壘；建立“臨床反饋-模型迭代”的長效優化機制，持續吸收醫療機構專家的臨床使用反饋，基于實際運營數據不斷優化模型輸出內容與功能設計，讓AI診療建議更貼合臨床實際，形成可持續的醫療AI賦能模式。

　　（三）場景創新：突破單一應用局限，實現全層級全域覆蓋

　　突破傳統AI醫療單一機構、單一環節的應用局限，實現全域全層級醫療場景全覆蓋，可精準適配等級醫院復雜疾病診斷、多學科聯合會診，以及基層醫療機構標準化問診、疑難病例輔助分析等不同場景需求。其中清鎮市試點極具代表性，依托“1+8+N”縣域醫共體，覆蓋3家縣級公立醫院、15家基層醫療機構及246家村衛生室，服務67.31萬常住人口，探索縣鄉村一體化智慧醫療建設。后續還將重點延伸文書助手、智能病歷處理、醫保監測等功能，實現從“輔助診療”到“醫療管理”的全流程賦能，打造可復制、可推廣的AI+醫療深度融合樣板。

　　項目實施成效

　　經濟效益方面：在降本增效、醫?？刭M及產業帶動上成效突出。通過輕量化云端部署，大幅降低基層醫療機構設備與運維投入門檻，減輕機構預算壓力；清鎮市實現村衛生室全覆蓋后，村級就診人次同比增加4000人，有效破解群眾“看病難、復診繁”問題，減少往返就醫成本，降低社會整體就醫成本；打造可復制的AI醫療服務模式，為全國推廣奠定基礎，帶動AI醫療相關產業發展；通過AI實時校驗診療方案與用藥合規性，減少醫保違規支出，降低醫?；疬\行壓力，實現醫保資源高效利用。

　　社會效益方面：有力推動醫療服務提質、資源優化與健康公平。實現優質醫療資源全域下沉，覆蓋貴陽多家公立、民營及基層醫療機構，累計服務超71萬次，將優質AI診療能力延伸至基層，推動診斷準確率提升至90%以上；為鄉村醫生提供標準化診療支持，彌補基層能力短板，降低誤診漏診率，基層醫生使用滿意度超90%，顯著提升基層診療能力；依托病歷全量實時智能審查，實現醫療質量智能管控，推動區域醫療質量管理向主動預警閉環轉型，提升區域醫療服務均質化水平，讓不同層級、區域的群眾都能享受高質量、標準化的醫療服務，為健康中國建設注入數字動力。

　　該模型在行業權威賽事中屢獲殊榮，先后斬獲第一屆全國數字健康創新應用大賽健康醫療大數據主題賽二等獎、“中國腦血管病論壇(CFCVD)最佳治療方案獎”、首屆2025“AI領航杯”人工智能應用大賽全國總決賽金獎，充分彰顯在醫學人工智能領域的核心創新能力與行業領先地位。

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