一、战略合作开启新篇章
国家儿童医学中心北京儿童医院与百川智能的战略合作，在当下具有重大的背景和深远的意义。
目前，我国儿科医疗资源在一定程度上存在数量不足、区域分布不均衡等问题。据统计，我国儿科医生的缺口依然较大。北京儿童医院作为国家儿童医学中心，长期秉持 “全国儿科是一家”“医生移动，病人不动” 的理念，加速促进优质医疗资源扩容下沉和区域均衡布局。而百川智能作为国内大模型独角兽企业，大模型研发能力和模型性能均处于行业领先水平。双方的合作，正是为了解决我国儿科医疗面临的困境。
此次合作共同建设我国首个儿童健康大模型，将人工智能引入儿科医疗领域，为儿童医疗保健服务模式创新提供了新的可能。通过整合儿科前沿医学知识、专家经验等构建多模态大模型，能够实现儿科疾病诊断、病例分析、辅助决策、预后预测、预防保健等功能，具备通过儿科执业医师考试、中高级职称考试的能力，实现儿科医学知识的深度整合和高效利用。这不仅有助于提升儿童医疗服务能力，更为我国儿童医疗卫生服务高质量发展提供了新动能。同时，建设儿童健康大模型有助于解决我国儿科医疗资源不足、区域分布不均等问题，探索运用人工智能解决儿童医疗问题的新范式、新路径。
二、大模型的优势与特色
（一）多能力集成
儿童健康大模型集成了多种强大的能力，为儿科医疗带来了全新的变革。它不仅能够进行儿科疾病诊断，通过分析大量的医疗数据和专家经验，准确判断儿童所患疾病的类型和严重程度。在病例分析方面，大模型可以深入挖掘病例的特点和规律，为医生提供全面的病情分析报告。辅助决策功能更是关键，当医生面临复杂的治疗方案选择时，大模型能够根据患儿的具体情况，提供科学合理的决策建议。
这种多能力的集成，深度整合了儿科医学知识。它就像一个庞大的知识库，不断学习和更新最新的医学研究成果和临床实践经验。例如，根据一些研究数据显示，在某些儿科疾病的诊断准确率上，大模型能够达到较高的水平，接近专业儿科医生的诊断能力。这使得大模型在儿科医疗领域具有巨大的潜力，可以为医生和家长提供更加准确、可靠的医疗服务。
（二）服务场景多元
儿童健康大模型的四类服务场景，涵盖了儿童医疗的各个方面，满足了不同群体的需求。
首先，满足家庭场景需求的 “儿童健康数字顾问”，为家长提供了便捷的健康管理工具。家长可以通过手机应用等方式，随时随地获取儿童的健康建议。比如，根据国家卫健委的相关数据，我国 0 至 12 岁儿童的健康问题主要集中在某些方面，数字顾问可以针对这些问题，为家长提供个性化的饮食、运动和心理健康管理建议。
其次，赋能基层普通医生的 “数字儿科医生”，缓解了儿科医疗资源不足及分布不均的难题。基层医生可以借助这个工具，提升自己的诊疗能力，更好地为当地儿童服务。数据表明，在一些基层地区，通过数字儿科医生的辅助，基层医生对儿科疾病的诊断准确率提高了一定比例。
再者，协助儿科专家的 “儿童医学专家临床科研助理”，提升了跨学科疑难危重症、罕见病的临床能力和科研能力。让专家能够更加高效地开展工作，为攻克儿科难题提供有力支持。
最后，强化儿科质控的 “儿童慢病全链条管理机器人”，实现了从疾病早筛、辅助诊断、随访、预后管理等全流程全生命周期自动化管理，为儿童慢病患者带来了更好的治疗体验和效果。
三、建设面临的挑战
（一）技术难题待解
在将不同类型数据纳入大模型，实现多模态处理和个性化诊疗方面，面临着诸多技术挑战。首先，专业医疗数据、医学专家思维等不同类型的数据具有多样性和复杂性。医疗数据可能包括文本形式的病历、诊断报告，图像形式的医学影像，以及结构化的实验室检测数据等。例如，据相关研究表明，处理医学影像数据时，需要先进的图像识别技术，其数据量庞大且特征复杂，对计算资源和算法的要求极高。而融合医学专家思维，则需要深入理解专家的诊断逻辑和决策过程，这涉及到自然语言处理和知识图谱构建等复杂技术。
实现多模态数据处理能力，意味着大模型要能够同时处理多种不同类型的数据，并从中提取有价值的信息。以一位患有呼吸系统疾病的儿童为例，大模型不仅要分析文本形式的症状描述，还要结合胸部 X 光片等图像数据以及可穿戴设备收集的生物特征数据。然而，不同类型数据的融合并非易事，需要解决数据格式的统一、特征提取的准确性等问题。例如，斯坦福大学的研究使用多模态大语言模型帮助放射科医生从胸部 X 光片中检测和诊断肺部疾病，在识别各种病理时实现了纳米颗粒 RNA 输送，准确率超过 95%，但这背后需要大量的技术研发和优化。
个性化诊疗能力的实现同样充满挑战。每个儿童的身体状况、遗传背景、生活环境都不同，大模型需要根据这些个体差异为其提供个性化的治疗方案。这要求大模型能够准确预测根据患者的遗传、饮食和生活方式量身定制的治疗反应。例如，多模态大模型可以将电子健康记录与用户设备的数据进行比较，以找到最有效的药物摄入方案或最合适的体育锻炼疗法，但这需要对大量的个性化数据进行分析和建模，技术难度较大。
（二）合作需推进
在合作方面，数据共享、获取政策和公众支持等也存在诸多困难。一方面，数据共享面临着诸多障碍。许多医疗机构对患者信息的保护意识较强，不具备对应的脱敏能力，导致机构内的数据无法流通。即使流通后，也可能发现信息系统与其他机构的不统一，无法实现信息共享。例如，北京市提出实施医疗大数据共享与应用，建设全市共享的门急诊、住院、体检、科研等电子病历体系，但要实现这一目标，需要明确数据脱敏标准，打通医院之间数据链接，这是一项艰巨的任务。
获取政策支持也并非易事。医疗大模型的建设涉及到医疗数据
