微医医疗大模型问鼎 CMB 测评榜首 医疗 AI 驶入快车道

医疗 AI 赛道趋热，诸多玩家纷纷入场，伴随行业竞争的加剧，技术和数据等壁垒逐渐显现。

智通财经 APP 获悉，近日，国内权威医疗大模型测评平台 CMB（Comprehensive Medical Benchmark in Chinese）在官网更新了中文医疗模型评估（CMB-Exam）排名，微医医疗大模型以 91.71 的平均值高居榜首。

CMB 作为专为中文医疗环境打造的全方位、多层次医疗基准，涵盖了 28 万多道题目及复杂病例会诊，模拟真实医疗场景，全面评估大模型的医学知识和临床咨询能力。微医的这一成绩不仅凸显了其在医疗 AI 领域的技术领先地位，也验证了其在推动传统医疗服务行业数智化升级方面的关键作用。

微医在医疗 AI 赛道布局多年，依托其强大的大模型能力，已构建起一个 AI 赋能 “医、药、检、健、管” 的全流程闭环，为患者提供从诊前、诊中到诊后的全生命周期健康管理，并借此率先打通了 2H2C 的商业化路径，为行业探索出新的市场空间。据媒体报道，微医的营收持续增长，预计今年将接近百亿元。

图 | 微医医疗大模型在 CMB 医疗测试集上排名第一

据了解，微医医疗大模型通过实施对齐训练、角色对话的监督训练以及基于人类反馈的强化学习等多种策略，显著提升了大模型在对话场景中的适应能力和问题解决技巧。而凭借人工智能医院和 AI 健共体等多样化的真实应用场景，微医医疗大模型在训练数据、效果评估以及实际应用等多个维度均展现出卓越的性能，稳固了其在竞争激烈的医疗 AI 赛道中的领先地位。

在大模型应用层面，微医自主研发的 “AI 医生、AI 药师、AI 健管、AI 智控” 四大智能体已在多家医疗机构进行较大规模的应用，尤其在健共体和人工智能医院内，形成了覆盖诊前、诊中、诊后的全流程应用闭环。在数据层面，微医平台已沉淀超过 4 亿条对话数据、2 亿份病例以及 20 万条医生诊疗数据，为 AI 产品的深度学习和有效应用提供了坚实的基础。

依托 “AI 健共体” 和人工智能医院等模式，微医率先打通了 2H2C 的商业化路径，这是医疗 AI 行业首个落地的成熟商业模式——与互联网医院 1.0 时代的单纯 2C 路径相比，2H2C 在用户规模化和深度挖掘增值服务上展现出巨大潜力。

以微医在天津的业务为例，天津微医数智医院作为牵头单位，协同全市 266 家社区卫生服务中心和 2000 余站点及卫生室，共同组建了天津市基层数字健共体。通过统一部署的云管理、云服务、云药房和云检查 “四朵云” 平台，为天津市民提供 “防、诊、治、管、健” 线上线下一体化的医疗健康服务。在 AI 赋能下，天津健共体日服务量超过 1.8 万人次，基础服务规模持续稳健增长。

图 | 微医 AI 健共体的慢病管理中心

AI 赋能的慢病管理有效提升了管理效果，目前天津健共体内已建设 238 家慢病管理中心，近 20 万名慢病患者纳入健共体慢病管理中心建档管理。结合家庭医生签约服务，天津正在探索继按病种付费后，实施家医签约按人头总额付费的支付方式改革。

“AI 健共体” 模式成为 2H2C 商业化的绝佳场景。官方数据显示，天津健共体运行三年多来，80.3% 的签约患者主动回到基层，基层医院门诊量实现了 23% 至 50% 的增长，群众满意度高达 97%，糖尿病门特患者月人均医疗费用由 1643 元下降至 1255 元，降幅达 23.6%。

以领先技术落地商业化新路径的背后，是微医战略布局的先行优势和不断扩大的医疗 AI 生态圈。

早在 2017 年，微医便携手浙江大学成立了睿医人工智能研究中心，其研究成果已规模化应用于微医业务场景。不久前，由微医、浙江大学与浙江大学医学院附属第二医院合作共建的医学影像人工智能重点实验室，获得了浙江省全省重点实验室认定。据消息人士透露，微医正基于该重点实验室能力推进建设医疗大模型测评平台，推进医疗大模型行业标准的制定。

图 | 微医人工智能医院中的 AI 应用

此前，微医携手腾讯、上海瑞金医院等合作伙伴，共同推进医疗大模型的发展，并聚焦 “六病共管” 形成专病智能产品。今年 4 月，微医助力福建三明落地开诊全生命周期六病共管中心，该中心实现了上海瑞金医院前沿诊疗技术向基层的 “平移”。

微医集团创始人廖杰远在早些年就曾公开表示，AI 将助力中国百万基层医疗机构 “弯道超车”。从今天看，作为 “医疗行业里做 AI 最久、AI 行业里做医疗最久” 的拓荒者，廖杰远是这么想、也确实这么做的。

值得关注的是，凭借数据驱动和生态协同等优势，微医已构建起以医疗大模型为技术底座，以广泛医疗服务场景为应用基础的微医 MaaS（Model as a Service）产品矩阵。这不仅促进了内部业务的协同发展，也为外部合作打开了新的窗口。

在 AI 的加持下，微医正加速破解传统医疗面临的 “不可能三角” 难题，为自己确立了独特的业务模式和商业模式——医疗大模型开发对技术研发、真实数据和应用场景的高要求，为其构筑了行业竞争的高壁垒。可以预见，随着微医医疗 AI“朋友圈” 的扩大，更多的创新服务场景和商业模式将不断涌现，为医疗健康行业的数智升级注入新动力，加速行业的智能化转型。