由清华大学主办，北京市海淀区人民政府、中国电子学会、清华大学临床医学院、中国科技产业化促进会主办的“中关村论坛“世界数字健康论坛”在北京举行。
19位院士、70位院长、百余位全球数字健康、智慧医疗领域顶级专家学者、企业家者、投资人参与本次论坛，共同探讨“数智汇聚，开启新时代”医疗保健。
”医都科技CEO联合创始人受邀出席会议，与行业专家深入探讨医院自主可控垂直大规模模式建设新蓝图。
本次论坛上，国家卫生健康委员会副主任李斌，中国工程院副院长、中国工程院院士王晨，北京市副市长马军，北京市副市长穆斯塔法谢虎世界工程组织联合会、世界卫生组织驻华代表、清华大学临床医学院院长、中国工程院院士、论坛主席团主席董家鸿院士马丁·泰勒致辞。
国内外数字健康领域多位院士、科研机构、知名专家与企业家发表演讲，深入了解全球数字健康领域的创新技术、发展路线、前沿技术和应用场景健康产业，共同谋求数字健康产业高质量发展。
医都科技CEO联合创始人·徐济铭分享的《医院自主可控垂直区域大模型建设》引起与会者高度关注。
宜都科技首席执行官弗拉基米尔·联合创始人致辞。
医院面临构建自主可控垂直大型模型的挑战。
在医疗领域，大模型的应用可以加快医院在医疗AI领域的自主研发步伐，避免技术“卡壳”现象。
是医院数字化升级、提升服务效率和质量、激发科研创新的重要战略。
医院自主可控垂直大型模式的建设，正在成为推动医疗行业智能化升级的关键力量。
徐济铭指出，构建大规模自主可控医疗垂直模式的道路并不平坦，需要面临几个核心挑战：第一，在数据方面，构建大规模医疗垂直模型高度依赖高-优质的医疗数据，而这些数据的采集、净化和处理不仅具有较高的技术门槛，还涉及严格的隐私保护和安全考虑。
其次，算力问题也不容小觑。
大多数医疗机构无法获得支持大型模型运行所需的强大计算能力。
此外，高昂的计算成本和高效计算资源的稀缺也构成了重大障碍。
此外，算法层面的挑战还体现在全链路算法能力的缺失，尤其是医疗这个专业性强、精度要求严格的领域。
现有的技术水平还不足以完全满足需要。
最后，应用场景的模糊性和分散性也是一个大问题：不仅一些场景的应用目标不明确，而且如何构建可持续的商业模式并确保巨额投资能够在明确的场景中获得合理的回报也是一个问题。
重要问题。
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大模型训练推广一体化解决方案：让每个了解需求场景的用户独立构建大模型。
面对挑战，医都科技依托十年医疗大数据治理经验，与多家医院合作，不断加深对医疗场景和模式的理解。
优化，还与升腾AI合作打造大模型训练和推广一体化解决方案。
内置基于千亿级精细化训练通证的基础模型，提供数据管理、模型管理、训练管理、评估管理、应用管理的完整工具链。
盒子的面世，不仅大大降低了大模型开发和使用的门槛，还提供本地高效处理和个性化训练能力，让优质数据在安全可信的前提下参与大模型训练。
大模型训练推广一体化解决方案，让每一个了解需求场景的用户，都能自主构建符合信息化、自主可控的大模型和新型数字智能中心。
其核心优势包括：自主+安全：亿都科技提供硬件、模型、运行平台和应用的一站式解决方案，支持用户自主叠加数据预训练和场景微调。
这使得用户可以根据自己的需求灵活定制和优化模型，并且应用开放且安全。
专业+多场景：模型可针对医院场景进行强化训练。
医学界要求模型能力不断增强。
同时可应用于多种场景，满足医学、教学、科研、管理等需求。
0代码开发+易用性：医都科技致力于降低技术门槛，让用户构建应用无需编写代码。
开箱即用的操作平台和可视化界面让用户轻松上手并进行高效的数据处理和模型应用。
此外，医渡科技还构建了成熟的工具链，提供从数据处理、模型训练、模型评估到模型应用的全流程服务。
它还提供灵活、独立的模型能力，实现与医院现有产品和服务的无缝集成。
融合。
打造数据中台+AI中台，加速医院智能化进程。
医都科技旗下医都云构建了“双中台”架构，即“数据中台”和“AI中台”，为医院提供一站式解决方案。
“数据中台”负责整合、治理、安全管理医院庞大的数据资源，保证数据质量和合规性； “AI中台”依托强大的算法模型库，支持医院根据自身特点快速建设和培训定制。
模型，无需深入理解底层算法，即可实现“零代码”操作。
这样，医院就可以充分利用自身的数据优势，构建符合自身需求的大模型，从而充分利用自身的数据资产，实现数据价值的最大化。
“利用大模型技术，提高数据生产和处理的效率，让托管的数据能够在业务场景中发挥作用，成为大模型的训练语料。
这样就形成了良性循环飞轮，不仅提高了数据的可用性，也提高了智能技术的适用性。
徐济铭表示，基于这种“双中平台”架构，医院可以灵活部署多样化的应用场景，充分释放智慧医疗新潜力。
医渡大模型基于双中平台架构，赋能多种医疗场景应用。
徐济铭表示，基于大模型技术，医渡科技解决了原始数据治理、医院管理、临床科研、临床诊疗等多个场景。
该程序已升级。
在临床诊疗方面，大模型支持病历自动生成、病历质量控制，并提供辅助诊疗建议，大幅减轻临床医生的工作量。
在患者服务层面，赋能医院全流程智慧服务，提升患者就医体验。
在科研层面，医都科技的大模型可以快速理解临床医生的研究设计，快速生成查询条件，秒级匹配患者，大大提高了临床研究的效率，有助于加速科研产出。
在医院管理层面，借助大模型的智能化，医院可以进行精细化运营。
通过自然语言问题，系统自动分析并给出可视化答案，不仅提高了决策效率，还为管理者提供了具体的行动建议。
徐济铭表示，医都科技目前正在以大模型为核心，驱动更深层次的医疗解决方案。
本次分享不仅是对医渡科技在医疗大模型领域的探索和实践的分析，也是对整个医疗行业未来发展的前瞻性思考。
业界有理由相信，医院原有的数据平台在AI中/大模型的支持下将发挥更大的价值。
作为医疗智能领域的领跑者，医都科技正在以实际行动推动自主可控大模型的建设和发展。
也将继续致力于将前沿大模型技术与医疗实践相结合，推动医疗行业智能化升级和高质量发展。
发展。