蚂蚁阿福PC端升级，新增DeepSearch功能，打造中国版“Open Evidence”，免费为医生、医学生等提供专业服务。该平台提供健康咨询和深度搜索两大能力，帮助用户进行文献搜索、临床诊疗和科研工作，减轻日常负担。其数据采纳按证据等级分层筛选，确保信息可靠性。
小米运动健康App接入蚂蚁集团AI健康助手“蚂蚁阿福”，用户可在睡眠和心率监测界面直接调用该功能。基于自研医学大模型，“蚂蚁阿福”能对生理指标进行实时分析，提供初步的AI健康建议，实现从数据监测到智能分析的深度健康管理。
公司发布新一代开源医疗大模型MedGemma 1.5及临床语音识别模型MedASR，强化医疗技术布局。MedGemma 1.5基于Gemma系列，重点提升医学影像理解能力，可处理文本病历、检验报告、医学文献及X光、CT等影像数据，辅助初步筛查与诊断。
国产医疗大模型Baichuan-M3发布，拥有2350亿参数，融合医学文献、临床指南等数据，专注于医疗场景，具备高准确性和低幻觉率，提供智能问诊与用药建议。
大规模多模态医学数据集
一款基于生物医学数据的8亿参数大型语言模型
Apollo是一个多语言医学领域的模型、数据集、基准和代码库
Openai
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Input tokens/M
Output tokens/M
Context Length
Anthropic
$105
$525
200
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Google
$0.7
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1k
Alibaba
$6
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Moonshot
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Baidu
32
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Tencent
24
Xai
Huawei
128
iszt
这是一个基于DINOv2预训练的视觉变换器模型，专门针对视网膜彩色眼底照片进行优化。该模型在MEH AlzEye数据集子集上训练，提供与Hugging Face Transformers兼容的格式，便于进行视网膜图像特征提取和下游医学影像任务。
suayptalha
Sungur-14B 是一个专门针对土耳其语的大语言模型，基于 Qwen/Qwen3-14B 派生而来。该模型使用包含 41.1k 个土耳其语样本的数据集进行微调，涵盖数学、医学和常识等领域的推理对话，旨在增强土耳其语的本土推理能力。
adityak74
MEDFIT-LLM-3B是一个专门针对医疗问答优化的语言模型，基于Meta的Llama-3.2-3B-Instruct进行微调。该模型通过LoRA技术在医疗数据集上训练，显著提升了医学领域理解和直接回答能力，适用于医疗聊天机器人、患者教育等应用场景。
QuantFactory
Neeto-1.0-8b-GGUF 是基于 S4nfs/Neeto-1.0-8b 的量化版本，专为医学考试准备和医学应用而设计。该模型使用 llama.cpp 创建，在医学数据集上进行了严格训练，专注于医学相关任务，如医学考试准备、病例分析和医学推理。
tristan-deep
这是一个基于分数生成扩散模型的医学图像处理模型，专门针对心脏超声图像进行去雾处理。该模型在DehazeEcho2025数据集上训练，能够有效去除超声图像中的雾状干扰，提升图像清晰度。
UCSC-VLAA
MedVLThinker-7B-RL_m23k是一个基于Qwen2.5-VL的医学视觉语言模型，拥有70亿参数，利用强化学习在Med23k数据集上进行训练，专门用于处理医学图像与文本的交互任务。
prithivMLmods
MedScholar-1.5B是一个紧凑的医学问答模型，基于Qwen2.5-1.5B-Instruct架构，使用MIRIAD-4.4M数据集的100万个样本进行微调。该模型专门针对临床知识研究和教育探索设计，采用Unsloth框架和QLoRA训练，严格仅用于非临床学术用途。
OpenMed
OpenMed-NER-DNADetect-BioMed-109M 是一款专门用于生物医学命名实体识别（NER）的模型。它基于 BiomedELECTRA 架构微调，擅长从临床文本和研究论文中准确识别蛋白质、DNA、RNA、细胞系和细胞类型等关键生物医学实体。该模型在 JNLPBA 数据集上训练，具有高精度和易于集成的特点，适用于药物发现、临床记录分析和生物医学知识图谱构建等场景。
stanfordmimi
MedVAL-4B是一个经过微调的语言模型，能够以接近医生级别的可靠性评估人工智能生成的医学文本输出。它是一个自监督框架，利用合成数据训练评估器大语言模型，无需医生标签或参考输出即可评估大语言模型生成的医学输出与输入之间的事实一致性。
mlxha
基于Qwen/Qwen3-8B在medmcqa-grpo数据集上微调的版本，专注于医学选择题回答任务
本模型是基于Qwen/Qwen3-4B在medmcqa-grpo数据集上使用GRPO方法微调得到的医疗问答大语言模型。它专门针对医学选择题场景进行优化，具备较强的医学推理能力。
AnonRes
首个针对3D医学影像数据的自监督学习全面基准研究模型
首个针对3D医学影像数据的自监督学习全面基准研究模型，提供多种预训练检查点
zeewin-ai
基于Llama架构蒸馏优化的8B参数医疗问答模型，通过专业医学数据微调提升临床决策支持能力
dumbequation
Llama3.2 11B视觉模型是基于医学数据集微调的视觉问答模型，特别适用于放射学和皮肤癌图像分析。
nyamuda
该模型是基于t5-small微调的版本，专为使用PubMed数据集总结科学和医学文本而优化。
dmis-lab
猫鼬-8B是基于Meta的Llama-3-8B-Instruct模型开发的医疗AI系统，通过合成数据集进行指令微调，具备高级医学推理能力，专门用于解决复杂医学问题。
ThorBaller
这是一个基于PubMedQA数据集微调的Llama3模型，专注于医学领域的问答任务。
1aurent
这是一个基于Vision Transformer架构的病理图像分析模型，专门针对医学病理图像进行分类和特征提取。模型在多个病理图像数据集上表现出色，为病理诊断和研究提供了有效的AI解决方案。
BioMCP是一个开源生物医学AI工具包，通过连接权威数据源为AI系统提供专业生物医学知识支持。
DICOM-MCP是一个基于Model Context Protocol的DICOM服务器交互工具，支持LLM访问和分析医学影像元数据。
一个基于Google Cloud Healthcare API的MCP服务器，提供与FHIR资源交互的医疗工具，支持通过Firebase认证的SmartonFHIR网关访问数据，并整合PubMed等医学研究API。
医疗MCP服务器是一个基于模型上下文协议（MCP）的专用服务器，为AI助手提供医疗数据和医学信息工具访问能力，包括药品信息查询、医学文献检索、健康主题获取等功能。
dicom-mcp是一个基于DICOM标准的模型上下文协议服务器，为大型语言模型提供查询和交互医学影像元数据的工具，支持患者信息、检查、序列和实例的检索，以及DICOM封装PDF文本提取功能。
这是一个专注于医疗领域的MCP服务器集合，涵盖了PubMed文献检索、医学预印本访问、FHIR数据交互、DICOM医学影像处理、蛋白质结构分析、医学计算工具以及医学教育资源整合等多种医疗相关的MCP服务实现。
一个基于PubMed数据库的高级医学文献研究工具，提供搜索、分析和检索学术医学论文的功能，包括文献搜索、详细元数据获取、引用生成和研究者统计等功能。
DICOM MCP服务器是一个基于模型上下文协议（MCP）的医学影像AI集成工具，支持通过AI助手查询、读取和传输PACS（医学影像存档与通信系统）数据，以Orthanc为参考实现。项目集成了DICOM、FHIR和迷你RIS数据库，提供完整的放射学工作流管理，包括影像查询、报告生成、虚拟设备模拟和报告归档等功能。
NexonCo MCP是一个先进的医疗护理平台服务器，专为访问和分析临床证据数据而设计，支持精准医学和肿瘤学研究。
将精准医学知识图谱(PrimeKG)导入Neo4j数据库的项目，用于生物医学数据分析和探索。
ClinicalTrials MCP Server是一个连接AI助手与ClinicalTrials.gov临床试验数据库的桥梁服务，通过MCP协议提供临床试验搜索、元数据获取、CSV数据管理等功能，支持医学研究和分析。
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![Llama-3[8B] Meditron V1.0](https://pic.chinaz.com/ai/2024/04/30/202404301629054000.jpg)
