突破天际！北邮最大语言模型助力精准诊断，学术成果瞩目

当医学遇见AI，将会碰撞出怎样的火花？

日前，北京邮电大学王光宇教授团队在Nature Medicine中发布最新成果，该成果通过AI模型助力医生诊断的准确性，并大大提高了诊断效率，引发广泛关注。

北京邮电大学为本文第一单位，王光宇教授为本文最后通讯作者，杨国兴博士、蒋泽宇博士为共同第一作者，研究工作在张平院士的支持和指导下完成。

文章中，研究团队提出并验证了当前具有最大规模参数量的生物医学大语言模型 MedFound。这是一个具有1760亿个参数的通用医学语言模型，在来自不同医学文本和真实世界临床记录的大规模语料库上进行预训练。该模型可以在多个维度上，如所有常见疾病、开放环境下的罕见疾病及推理能力等方面，突破了多学科知识整合能力和临床诊断思维能力，实现通才诊断。

以信息学科特色，结合医院众多科室开展人工智能、机؜器人等医工交叉融合研究的北京邮电大学为青年教师的进步成长提供了根基沃土。在学校学科融合的托举下，王光宇教授带领一支年轻的研究团队潜心钻研，精心构建了一个涵盖广泛医学知识和临床经验的语料库，整合了庞大的开源中英文医学文献、专业书籍，以及来自“真实世界”的电子病历记录，构建了一套高质量的数据资源库。

如何精确判断病情？只依靠数据库是远远不够的。因此，研究团队基于MedFound模型，通过大语言模型鼓励分步推理的提示解决模型在诊断任务上缺乏推理能力的问题、引入了统一的偏好对齐框架确保其在诊断决策时符合临床实践中的专家决策逻辑，打造了医学通才诊断大语言模型MedFound-DX。

经验证，模型在各个专病，包括基本所有常见疾病和罕见疾病上都表现出了卓越的性能，展现出在多学科上进行准确推理的潜力，为解决医疗诊断决策的“最后一公里”困境带来了新的解决思路。

目前，MedFound模型已经具备‌了在临床工作流中辅助专家，提升诊断效率和准确度的潜力，将为全球科研人员、临床医生、及医疗机构提供基础大模型服务及全方位的领域知识。未来，也会为生物医学研究、个性化医疗和临床决策提供有力的支持。

据悉，该研究已获国家自然科学基金、国家重点研发计划项⁣目、新基石科学基金会所设立的科学探索奖项目资助；香港中文大学（深圳）崔曙光院士团队及中科南京信息高铁研究院提供了算力平台支持。

近年来，王光宇教授还带领团队在基于强化学习的个性化用药策略、病毒进化趋势预测及AI 蛋白设计方面取得重要成果，多次登上Nature子刊，屡获国家自然科学基金面上项目、新基石科学基金会所设立的科学探索奖、中国科协青年人才托举工程等项目的鼎力相助。

面向“健康中国”国家战略需求的北京邮电大学，不仅引进了像王光宇这样的优秀学者，还成立了脑认知与智能医学中心，并且在2020年还开设了智能医学工程专‎业，积极落实教育部“新工科”“新医科”建设工作。

在AI和医学交汇的“协奏曲”中，北邮人迎难而上，不断为生命的延续创造奇迹。人工智能学院智能医学中心赵坤博士还依托于学校的学科建设和脑认知与智能医学中心帮助，建立了可以表征脑结构异常的新型脑网络计算方法，进一步基于跨疾病、多组学数据，系统探索了不同疾病的脑结构异常模式，并于2024年10月在Science Advances期刊中发表了该项成果。

北京邮电大学将用好学科交叉融合这个“催化剂‮”，不断打破学科专业壁垒，催生更多科学前沿重要突破和重大原创性科研成果的产生，以高校之力为“健康中国”建设持续发力。

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素材来源：北京邮电大学官网/官微、北京大学第三医院医学创新研究院、中国医院院长