中山一院-神州医疗腹膜透析大模型基于先进的DHC+DeepSeek双引擎架构，结合多模态融合技术，实现了对腹膜透析领域复杂信息的精准理解和处理。DHC医疗垂直领域多模态基座模型可实现医疗领域的多模态数据分析，能够对临床文本、影像、病理、基因、时序数据等进行深度理解和融合分析，为精准医学提供有力支持。而DeepSeek引擎在慢思考推理方面表现出色，能够高效准确地进行语义理解、信息挖掘、逻辑推理，为模型的精准决策提供保障。

在多模态融合方面，模型融合了专业领域知识与真实世界病案，涵盖指南、共识、教科书58部，科研文献1,911篇，经过清洗加工后形成包含百万条知识的庞大知识体系。这种多源数据的整合，使得模型能够从多个维度捕捉腹膜透析的相关信息，为精准的医学知识解答和临床应用提供坚实基础。同时，模型结合了检索增强技术和语义相似度重排策略，有效解决了大语言模型的幻觉问题，确保回答的可信度与专业性。

中山一院-神州医疗腹膜透析大模型是产学研合作的典范成果，加速大模型技术在严肃医疗场景落地，实现专科智能化科研临床应用。这一深度合作模式不仅整合了双方的优势资源，还为大模型技术在医疗领域的应用提供了丰富的实践场景。

中山一院-神州医疗腹膜透析大模型的应用场景十分广泛，涵盖了智能问答、辅助诊疗、随访管理、智能医生助手等多个方面。在智能问答方面，模型能够为用户提供精准、专业的腹透医学知识解答，帮助患者和医护人员快速获取所需信息。在辅助诊疗上，模型能够为医生提供诊断分析、治疗方案推荐、随访建议和风险预测，提升诊疗的科学性和准确性。

中国腹膜透析领域面临着诸多挑战，如尿毒症患者数量庞大、治疗比例低、社会回归率低等。腹膜透析大模型的出现，为解决这些痛点提供了有力的工具。它能够提高腹透的可及性，减轻医护工作量和人力成本，提供专业的腹膜透析知识库，支持基层医护团队的患者教育工作，缓解繁杂的患者再教育和医护-患者问答负担。同时，该模型构建了多维数据驱动的腹膜透析并发症早期预警体系，能够有效减少腹透并发症的发生，提高腹透患者的社会回归率。

中山一院与神州医疗联合发布的全球首个腹膜透析大模型，将为腹膜透析领域的诊疗带来革命性的变化，不仅有助于提升医疗服务质量与效率，改善患者的生活质量，还能推动医疗资源的优化配置，推动腹膜透析技术在中国乃至全球的广泛应用和普及。未来，神州医疗将继续深耕严肃医疗专科垂直领域，通过技术创新与合作模式的探索，为医疗AI的未来发展贡献更多力量，为人类健康事业保驾护航。

图注：中山一院门急诊大楼17楼时代国际会议中心座无虚席，各界嘉宾齐聚一堂，共同见证这一重要时刻