谷歌DeepMind与英国政府签署协议，将在英国建立材料科学实验室，利用人工智能技术推动该领域研究，应对科学挑战。合作旨在加强双方关系，促进AI在公共部门的应用，提升医疗、教育、交通等领域的创新。
英国近三成全科医生已使用AI工具辅助诊疗，研究揭示AI在医疗领域迅速普及，虽减轻医生负担，但监管问题亟待关注。
麻省理工学院研究显示，AI已取代美国11.7%的劳动力，影响约1.2万亿美元工资规模，主要集中在金融、医疗和专业服务领域。研究采用“冰山指数”模拟工具，分析1.51亿劳动者互动及AI与政策影响。
AI客服公司Sierra成立21个月ARR达1亿美元，估值100亿美元，市销率百倍。已签约30多家客户，覆盖金融、医疗、零售、IoT领域，处理身份验证、退货等人工客服任务。
百川智能开发的专为医疗场景优化的开源大语言模型，具备卓越的通用能力和医疗领域性能。
医疗领域先进的大型语言模型
医疗领域大型语言模型，用于高级医疗推理
先进的医疗领域大型语言模型
Openai
$7.7
Input tokens/M
$30.8
Output tokens/M
200
Context Length
Alibaba
-
Bytedance
$0.8
$8
256
Tencent
$8.75
$70
400
$0.63
$3.15
131
Iflytek
$2
$4
$16
128
$0.7
$1.95
16
32
Xai
8
$3
$9
$0.5
224
Baidu
Huawei
uaritm
Gemma-UA-Cardio 是两款专为乌克兰语心脏病学领域设计的专业大语言模型。它们基于 Google 的 Gemma 和 MedGemma 模型，经过两阶段微调（语言适配与领域专业化），能够以乌克兰语精准提供心血管医学信息、解答临床问题，是面向医疗专业人士的辅助工具。
ReportAId
MedWhisper Large ITA是基于OpenAI Whisper Large v3 Turbo的领域适配变体，专门针对意大利语医疗语音识别进行了优化。该模型在精心挑选的意大利语门诊专科就诊录音集上使用LoRA技术进行微调，显著提升了医学术语和临床表达的识别准确率。
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。
arunimas1107
这是一个基于openai/gpt-oss-20b进行医疗领域微调的LoRA适配器模型，专门针对医疗问答、摘要生成和知识检索等任务进行了优化。该模型通过高效的参数微调技术保留了基础200亿参数模型的通用推理能力，同时增强了在医疗领域的表现。
tensorblock
这是一个基于Jarvis1111/DoctorAgent-RL-SFT-1k-Thinking模型的GGUF量化版本，专门针对医疗领域优化的英文文本生成模型。该模型经过强化学习和监督微调训练，具备医疗推理能力。
这是一个基于MedGemma架构的法语医疗助手模型，专门针对法语医疗领域进行优化。模型提供GGUF量化格式，支持多种量化级别，适用于医疗咨询、症状分析、预防建议等法语医疗文本生成任务。
fiqqy
这是一个基于MedGemma-4B-IT模型使用Unsloth框架进行微调的医疗领域大语言模型，训练速度提升2倍，专注于文本生成任务，支持英语语言处理。
OpenMed
这是一款专门用于临床实体识别的专业模型，专注于慢性淋巴细胞白血病相关的生物医学实体识别。该模型基于multilingual-e5-large-instruct架构，在精心策划的CLL数据集上训练，能够从医疗文本中精准提取生物医学实体，具有高精度和领域特异性。
一款专门用于化学实体识别的模型，能从生物医学文本中精准识别和提取相关实体，在药物发现、医疗数据分析等领域具有重要价值。
bartowski
这是Google medgemma - 27b - it模型的Llamacpp imatrix量化版本，主要应用于医疗领域的图像-文本转换任务。
Mungert
Lingshu-32B GGUF模型是适用于医疗领域的多模态大语言模型，支持多种医学影像模态，在医疗问答和报告生成任务上表现出色。
lingshu-medical-mllm
灵枢是医疗领域的SOTA多模态大语言模型，在医疗视觉问答和报告生成任务中表现卓越。
灵枢是一款在医疗领域表现卓越的多模态大语言模型，能有效处理医学图像和文本信息，在医疗问答和报告生成任务中展现出了顶尖性能。
mradermacher
DrMedra4B是一个专注于医学领域的量化模型，支持英语和罗马尼亚语，适用于医疗人工智能、临床推理、摘要生成和诊断等任务。
Medra27B 的量化版本，提供多种量化类型，适用于文本生成、医疗人工智能等多个领域。
Medra27B 量化模型是基于 nicoboss/Medra27B 基础模型进行静态量化的成果，适用于医疗相关领域的文本生成、摘要生成和诊断推理等任务。
MedGemma-4B-IT是基于Gemma 3的医学领域多模态模型，支持医学文本和图像理解，适用于医疗AI应用开发。
lmstudio-community
MedGemma-4B-IT是由Google开发的医疗领域专用多模态模型，支持图像文本到文本的转换任务。该模型针对医疗影像和文本分析进行了优化，在放射学、临床推理、皮肤病学等多个医疗子领域具有重要应用价值。
Medra4b是基于医疗数据集微调的多语言（英语和罗马尼亚语）文本生成模型，专注于医疗领域应用。
Medra4b是一个基于医疗领域的量化语言模型，支持英文和罗马尼亚文，专注于文本生成和摘要任务。
医疗计算器MCP服务，包含56个专业医疗计算器，覆盖11个医学专科领域，支持智能单位转换和详细医学解释。
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。
Octagon Deep Research MCP 是一个提供AI驱动的深度研究和分析能力的服务器，通过集成先进的深度研究代理，为用户提供无速率限制、快速且全面的研究功能。它支持多种MCP客户端，包括Claude Desktop、Cursor等，适用于技术、医疗、环境、商业等多个领域的研究需求。
%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
