在醫療智能化的大潮中，中國AI醫療領域的佼佼者醫渡科技攜手動脈網，共同推出了“醫渡科技AI中臺”新品鑒直播活動。這場直播活動深入解析了AI中臺的核心功能及其在實際應用場景中的潛力，展現了醫渡科技在推動醫療智能化方面的雄心壯志。
隨著人工智能技術的飛速發展，大模型的應用正在從通用領域向各個垂直細分領域延伸，這一趨勢在醫療領域尤為明顯。國家政策的積極支持與推動，更是為AI在醫療領域的應用提供了強有力的保障。近期，國家衛生健康委等部門聯合發布了《衛生健康行業人工智能應用場景參考指引》，明確了84個AI應用場景，上海市也出臺了《上海市發展醫學人工智能工作方案（2025—2027年）》，為醫學人工智能的發展指明了方向。
在這樣的背景下，醫渡科技敏銳地洞察到，大模型多任務引擎的技術特性為醫療機構實現全面智能化提供了可能。然而，要實現這一愿景，醫療機構必須能夠自主構建和應用AI模型，打破傳統的應用建設模式。為此，醫渡科技推出了AI中臺，旨在降低自建大模型的門檻，幫助醫療機構掌握自主的AI能力，推動智慧醫院的建設。
在醫療這一高度專業和復雜的領域，大模型的建設和落地面臨著諸多挑戰。算力昂貴、數據分散且質量參差不齊、算法專業性要求高以及應用場景復雜多變等問題，都制約了AI在醫療領域的廣泛應用。針對這些問題，醫渡科技在AI中臺中提供了全面的解決方案。
在算力方面，醫渡科技提供了可私有部署的醫療垂域L1模型，并實現了國內外主流芯片訓練和推理的全鏈路適配，能夠靈活配置單/多機集群，高效利用算力，滿足云、端等多種適配需求。在數據層面，醫渡科技憑借十年的醫療大數據治理經驗，能夠高效地處理數據，提升數據智能應用價值。在算法方面，醫渡科技基于多年的多維度可量化醫學知識圖譜，構建了醫療垂域大模型，并建立了解釋溯源體系，提高了模型的精準度。
在應用場景方面，醫渡科技通過十年的深耕細作，實現了“醫-藥-險-患”全場景的覆蓋，積累了豐富的場景理解和落地經驗。這使得醫渡科技能夠根據場景需求更好地定義模型能力和數據需求，為AI大模型的落地應用提供了有力保障。通過引入AI中臺，醫療機構可以喚醒沉睡的數字化資源，破解自建大模型的難題，讓最了解需求場景的人能夠自主構建大模型應用。
醫渡科技為醫院提供的AI中臺是一個軟硬結合、訓推一體的平臺，能夠幫助醫院實現自主可控、私有安全、開放創新的AI能力和應用構建。AI中臺提供了國內外主流芯片訓練和推理的全鏈路適配，以及多參數版本的醫療垂域大模型，滿足醫學專業性要求和多個醫療明確任務場景的應用需求。同時，AI中臺還提供了一套覆蓋大模型訓練、推理應用、效果驗證等的完整工具鏈產品，以及零代碼構建智能體和應用的功能，讓每個懂業務的用戶都能夠自主創建自己的智能應用。
AI中臺還提供了可視化易操作的AI能力研發與開放平臺，讓用戶能夠發揮自有數據和知識的優勢，進行模型能力的場景微調。作為統一的AI服務接口，AI中臺還提供了標準化、便捷的AI能力調用服務，使得AI應用更加高效和便捷。
目前，AI中臺已經面向全網開放，供用戶免費使用。醫渡科技希望通過這一平臺，攜手各方共同構建AI科研成果轉化的應用生態，推動醫療垂域大模型的發展。AI中臺的推出，無疑為醫療智能化的發展注入了新的動力。
