微醫醫療大模型問鼎 CMB 測評榜首 醫療 AI 駛入快車道

醫療 AI 賽道趨熱，諸多玩家紛紛入場，伴隨行業競爭的加劇，技術和數據等壁壘逐漸顯現。

智通財經 APP 獲悉，近日，國內權威醫療大模型測評平台 CMB（Comprehensive Medical Benchmark in Chinese）在官網更新了中文醫療模型評估（CMB-Exam）排名，微醫醫療大模型以 91.71 的平均值高居榜首。

CMB 作為專為中文醫療環境打造的全方位、多層次醫療基準，涵蓋了 28 萬多道題目及複雜病例會診，模擬真實醫療場景，全面評估大模型的醫學知識和臨牀諮詢能力。微醫的這一成績不僅凸顯了其在醫療 AI 領域的技術領先地位，也驗證了其在推動傳統醫療服務行業數智化升級方面的關鍵作用。

微醫在醫療 AI 賽道佈局多年，依託其強大的大模型能力，已構建起一個 AI 賦能 “醫、藥、檢、健、管” 的全流程閉環，為患者提供從診前、診中到診後的全生命週期健康管理，並藉此率先打通了 2H2C 的商業化路徑，為行業探索出新的市場空間。據媒體報道，微醫的營收持續增長，預計今年將接近百億元。

圖 | 微醫醫療大模型在 CMB 醫療測試集上排名第一

據瞭解，微醫醫療大模型通過實施對齊訓練、角色對話的監督訓練以及基於人類反饋的強化學習等多種策略，顯著提升了大模型在對話場景中的適應能力和問題解決技巧。而憑藉人工智能醫院和 AI 健共體等多樣化的真實應用場景，微醫醫療大模型在訓練數據、效果評估以及實際應用等多個維度均展現出卓越的性能，穩固了其在競爭激烈的醫療 AI 賽道中的領先地位。

在大模型應用層面，微醫自主研發的 “AI 醫生、AI 藥師、AI 健管、AI 智控” 四大智能體已在多家醫療機構進行較大規模的應用，尤其在健共體和人工智能醫院內，形成了覆蓋診前、診中、診後的全流程應用閉環。在數據層面，微醫平台已沉澱超過 4 億條對話數據、2 億份病例以及 20 萬條醫生診療數據，為 AI 產品的深度學習和有效應用提供了堅實的基礎。

依託 “AI 健共體” 和人工智能醫院等模式，微醫率先打通了 2H2C 的商業化路徑，這是醫療 AI 行業首個落地的成熟商業模式——與互聯網醫院 1.0 時代的單純 2C 路徑相比，2H2C 在用户規模化和深度挖掘增值服務上展現出巨大潛力。

以微醫在天津的業務為例，天津微醫數智醫院作為牽頭單位，協同全市 266 家社區衞生服務中心和 2000 餘站點及衞生室，共同組建了天津市基層數字健共體。通過統一部署的雲管理、雲服務、雲藥房和雲檢查 “四朵雲” 平台，為天津市民提供 “防、診、治、管、健” 線上線下一體化的醫療健康服務。在 AI 賦能下，天津健共體日服務量超過 1.8 萬人次，基礎服務規模持續穩健增長。

圖 | 微醫 AI 健共體的慢病管理中心

AI 賦能的慢病管理有效提升了管理效果，目前天津健共體內已建設 238 家慢病管理中心，近 20 萬名慢病患者納入健共體慢病管理中心建檔管理。結合家庭醫生簽約服務，天津正在探索繼按病種付費後，實施家醫簽約按人頭總額付費的支付方式改革。

“AI 健共體” 模式成為 2H2C 商業化的絕佳場景。官方數據顯示，天津健共體運行三年多來，80.3% 的簽約患者主動回到基層，基層醫院門診量實現了 23% 至 50% 的增長，羣眾滿意度高達 97%，糖尿病門特患者月人均醫療費用由 1643 元下降至 1255 元，降幅達 23.6%。

以領先技術落地商業化新路徑的背後，是微醫戰略佈局的先行優勢和不斷擴大的醫療 AI 生態圈。

早在 2017 年，微醫便攜手浙江大學成立了睿醫人工智能研究中心，其研究成果已規模化應用於微醫業務場景。不久前，由微醫、浙江大學與浙江大學醫學院附屬第二醫院合作共建的醫學影像人工智能重點實驗室，獲得了浙江省全省重點實驗室認定。據消息人士透露，微醫正基於該重點實驗室能力推進建設醫療大模型測評平台，推進醫療大模型行業標準的制定。

圖 | 微醫人工智能醫院中的 AI 應用

此前，微醫攜手騰訊、上海瑞金醫院等合作伙伴，共同推進醫療大模型的發展，並聚焦 “六病共管” 形成專病智能產品。今年 4 月，微醫助力福建三明落地開診全生命週期六病共管中心，該中心實現了上海瑞金醫院前沿診療技術向基層的 “平移”。

微醫集團創始人廖傑遠在早些年就曾公開表示，AI 將助力中國百萬基層醫療機構 “彎道超車”。從今天看，作為 “醫療行業裏做 AI 最久、AI 行業裏做醫療最久” 的拓荒者，廖傑遠是這麼想、也確實這麼做的。

值得關注的是，憑藉數據驅動和生態協同等優勢，微醫已構建起以醫療大模型為技術底座，以廣泛醫療服務場景為應用基礎的微醫 MaaS（Model as a Service）產品矩陣。這不僅促進了內部業務的協同發展，也為外部合作打開了新的窗口。

在 AI 的加持下，微醫正加速破解傳統醫療面臨的 “不可能三角” 難題，為自己確立了獨特的業務模式和商業模式——醫療大模型開發對技術研發、真實數據和應用場景的高要求，為其構築了行業競爭的高壁壘。可以預見，隨着微醫醫療 AI“朋友圈” 的擴大，更多的創新服務場景和商業模式將不斷湧現，為醫療健康行業的數智升級注入新動力，加速行業的智能化轉型。