2024医疗多模态基础模型：从验证走向临床落地与行业深度变革的全面推进

2024年，全球医疗人工智能（AI）领域正迎来前所未有的变革浪潮。从多模态基础模型在高风险临床场景中的突破，到端侧硬件创新驱动的智能部署，再到行业治理体系的不断完善，整个生态正稳步迈向“安全、透明、高效”的新阶段。这一系列新动态不仅彰显出技术的迅猛突破，也预示着未来两年乃至更长时间内，医疗AI产业将迎来规模化、产业化的深刻变革，重塑行业格局。

多模态基础模型：从验证迈向临床应用新纪元

代表性模型的临床突破

2024年，MedXIAOHE、LaViDa-R1及GLM-5等多模态基础模型在高风险临床场景中取得了关键性进展，逐步实现从验证到实际临床应用的转变。

• MedXIAOHE：通过融合X光、MRI、电子健康记录（EHR）及可穿戴设备的多模态数据，利用视觉-语言融合技术，打造“全景式”患者资料视图。预计在肿瘤、心血管疾病等高危领域的临床试点即将在下半年启动，目标是实现早期筛查和精准诊断，从而显著提升诊疗效率和准确性。

• LaViDa-R1：引入“LatentLens”可视化工具，增强模型的可解释性和因果推断能力。这不仅满足了监管对“可追溯性”的严格要求，也极大提升了医生与患者的信任，为临床安全提供了坚实保障。

• GLM-5：展现出多步骤推理和复杂因果关系分析能力，在复杂诊断场景中表现出“类人”水平，成为临床决策支持的重要基础模型。

大规模语言模型（LLM）在电子健康记录中的里程碑性应用

一项具有里程碑意义的研究显示，LLM在识别溶栓禁忌症方面表现优异，敏感性达94.9%、特异性99.1%，远超传统算法。这标志着AI在高风险诊断中的应用逐步成熟，为基于多模态模型的临床决策系统提供坚实基础。

行业内亦积极探索将LLM深度集成到EHR系统中，实现自动化的临床信息提取、风险评估与诊断建议。例如，部分试点已实现“模型阅读”完整病例，自动识别潜在危机，大幅度缩短诊疗流程，提升整体效率。

可解释性、安全性与治理：迈向更高的透明度

随着模型在临床中的应用不断深入，行业推动一系列创新措施以提升模型的可信度与责任追溯能力：

• 因果推断机制：引入先进的因果分析技术，确保每项诊断和建议都具有明确的因果依据，显著降低误诊风险。

• 安全对齐框架（如NeST）：通过调节“安全相关神经元”，修正偏差、抑制有害输出，保障模型在临床环境的安全运行。推理链追溯技术已成为行业标准，确保每一步推理都可验证、可追踪。

• 视觉记忆攻击防御：为应对潜在恶意操控威胁，研发团队推出多重检测与防御机制，确保模型在真实环境中的稳健性。

近期，Anthropic等公司在模型治理和责任追溯方面的努力受到关注。例如，Anthropic宣布收购Vercept.ai，旨在强化Claude模型在临床场景中的“责任感”和“可控性”。此举不仅提升了其在安全模型开发中的话语权，也反映行业对高安全性和可控性的迫切需求。

在政策层面，多国也在加快推动模型的透明度和责任追溯：

• 加州推进“AI责任追踪”措施，强调模型透明性和偏差修正；
• 欧洲加快制定AI安全和伦理标准，推动国际合作，确保技术合规与安全。

硬件创新：边缘智能的崛起与算力生态多元化

硬件技术的不断突破，为AI模型在端侧的部署提供了坚实基础，推动基层医疗和偏远地区的智能医疗普及。

模型压缩与稀疏注意机制的创新

• COMPOT模型压缩：采用稀疏矩阵Procrustes正交化技术，显著缩减Transformer模型参数，降低硬件算力需求，使基层医疗机构也能部署高性能AI系统。

• SpargeAttention2：支持可调稀疏注意机制，结合Top-k和Top-p掩码策略，实现低端设备的高效推理，为偏远地区提供实时诊断能力。

2024行业里程碑：Taalas公司推出HC1芯片

2024年2月，多伦多的Taalas公司完成了1.69亿美元融资，并推出自主研发的HC1硬件加速器。该芯片采用定制设计，集成了Llama-3.1 8B大模型的“硬连接”，处理速度高达17,000 tokens/sec，极大缩短临床诊断响应时间。这一“硬接入”方案突破GPU算力瓶颈，推动大模型在临床场景中的快速、安全部署，开启边缘智能新纪元。

国内创新：手机端视觉大模型崛起

国内企业在硬件创新方面不断取得突破，推出可在国产芯片上运行的视觉大模型，显著降低偏远及基层医疗的AI部署门槛。例如，一家创业公司利用国产芯片实现了在智能手机端运行的视觉大模型，为基层医疗提供低成本、低风险的智能方案。

国际局势影响：多元算力生态的形成

• 供应链挑战：因Nvidia H200芯片出口限制，行业面临供应链不确定性，促使国内外厂商加速自主芯片研发。

• 行业布局：

  • MatX Inc.由前Google工程师创立，已融资5亿美元，专注于高效大模型推理芯片；
  • 寒武纪、比特大陆等国内企业不断获得融资，布局自主芯片和算力生态。

多样化的算力生态不仅确保供应自主，也为临床部署提供了坚实的基础。

行业应用与产业化：从药物研发到微服务场景

药物发现平台：Peptris的创新实践

印度班加罗尔的Peptris完成了770万美元A轮融资，专注融合多模态信息，加速新药筛选。其平台结合深度学习与多模态数据，有效降低药物研发成本，加快候选药物的临床前筛查，为个性化、精准医学提供技术支撑。

模型微调与场景适配

“微调+场景定制”已成为行业趋势。以阿里Qwen 3.5系列模型为例，其实用性已支持多场景智能解决方案，成为企业级应用的核心。

移动端多模态理解：Mobile-O方案

最新研究提出Mobile-O方案，支持在移动设备上实现统一多模态理解与生成。采用轻量化模型架构和高效融合技术，为偏远和基层医疗提供低成本、低风险的AI支持，极大推动医疗AI的普及。

新兴技术：持续学习与模型自适应

近期，行业内对**高效持续学习（Continual Learning）**的研究逐渐升温。受生物启发的算法设计（如“Thalamically Routed Cortical Columns”模型）正被探索，用于支持模型在临床环境中的长期迭代和适应。此类技术能够实现模型在多次临床使用中的持续优化，减少频繁的微调需求，提升模型的长期稳定性。

例如，一些研究论文讨论了利用“Thalamically Routed Cortical Columns”架构实现的持续学习方法，强调其在医疗场景中的潜力，为未来模型的“终身学习”奠定基础。

同时，AI推理对CPU的需求回升也引发行业关注。某些报告显示，随着模型烧录到芯片、端侧高速推理技术的发展，CPU在临床场景中的角色正在重新崛起，影响未来算力架构设计和部署策略。

未来趋势：迈向智能、可信、普惠的医疗AI新时代

2024年以来，医疗多模态基础模型正由验证逐步迈向临床广泛应用。技术创新不断突破，行业生态逐步完善，国际合作不断深化。在硬件自主创新、模型责任追溯及安全技术的支持下，医疗AI有望实现更高的效率、更强的安全保障和更广泛的普惠性。

尤其值得关注的是**“模型烧录到芯片”的革命性进展——如Linus Ekenstam**强调，“将模型直接烧录到硅芯片中，处理速度从17,000提升到51,000 tokens/sec”——这将极大推动端侧AI在基层医疗中的落地，为偏远地区提供前所未有的智能支持。

此外，智能超算系统的崛起，为生命科学、药物研发和临床转化提供了新机遇。代表性如Google.org支持的AI for Science 2026项目，最高提供300万美元资金，助力科研机构和企业利用AI推动生命科学创新。

随着国产芯片技术的不断突破，功率半导体等关键技术也在快速攻关，彰显中国在高端制造和自主创新方面的持续进步。

结语

2024年，医疗多模态基础模型正由验证走向临床落地，行业在硬件自主、安全治理和责任追溯方面不断取得突破。行业巨头与创新企业的布局，国际合作与自主创新同步推进，推动行业走向更加智能、可信和普惠的未来。

“将模型烧录到芯片”“端侧高吞吐芯片”“智能超算”技术的不断突破，为规模化、产业化的医疗AI应用提供了坚实基础。未来几年，行业有望迎来“智能、可信、普惠”的新阶段，深刻变革生命科学、药物研发等关键领域，为全球健康事业注入新的动力与希望。