全球AI医疗影像市场预计从2024年16亿美元增至2032年130亿美元，年复合增长率29%。增长主因慢性疾病增多推高精准诊断需求，以及深度学习等技术突破提升诊断效率，加上政府与资本支持推动市场扩张。
北京市发布《关于支持昌平区医药健康产业高质量发展的若干措施（征求意见稿）》，推动AI与医疗健康深度融合。措施聚焦夯实AI技术基础，旨在提升医药健康产业创新力，为患者提供更高效精准的医疗服务，助力数字化转型。
金域医学推出AI癌症病理基因大模型DeepGEM，已投入临床应用。该模型融合组织切片、基因测序和临床数据，显著提升基因突变识别效率与准确率，推动AI从实验室走向癌症诊疗一线，加速精准医疗发展。
百川科技发布医疗大模型Baichuan-M2Plus，号称“医生版ChatGPT”，旨在提升医疗智能辅助能力。其采用六源循证推理范式，显著提高知识准确性和可靠性，大幅降低医疗“幻觉”率，性能优于美国产品OpenEvidence。这是百川在医疗AI领域的重要进展。
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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。
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。
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专为提供精准的法语医疗简短回复而优化的微调版本，基于google/medgemma-4b-it基础模型，能给出简洁（最多2-3句话）且医学准确的回答。
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Llama-medx_v3.2 是专为医疗领域微调的大语言模型，基于 Meta-Llama-3.1-8B 架构开发，通过监督式微调（SFT）与优势比偏好优化（ORPO）技术训练，精准掌握医学术语与临床推理能力。
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ClinicalDistilBERT-i2b2-2010 是一款轻量级的临床命名实体识别（NER）模型。它基于 ClinicalDistilBERT 在 i2b2-2010 数据集上微调而成，专门用于从临床文本中精准识别和分类医疗实体，如疾病问题、治疗方法和检查项目。
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。
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