接入了医院的HIS系统；东方医院医联体内的15家浦东新区社区卫生服务中心同步安装“Med-Go”
学习了6000余本国内外医学教材，通过了国家执业医师资格考试，多次参加中文医学信息挑战赛连续获得冠军，能辅助医生诊断病例并给予治疗建议……
11月11日，上海市东方医院正式发布一款完全由医生团队发起、主创参与研发的人工智能医学大模型“Med-Go”。
目前，“Med-Go”已安装在东方医院医生工作站中，接入了医院的HIS系统；东方医院医联体内的15家浦东新区社区卫生服务中心同步安装“Med-Go”，江苏省射阳县人民医院及其下属社区卫生服务中心、山西省忻州市人民医院及其下属社区卫生服务中心也安装了“Med-Go”。医生填写患者的主诉、现病史、体格检查等信息后，“Med-Go”即可给出诊断、鉴别诊断和下一步处理的辅助建议。其一大亮点就是能够有效辅助医生分析复杂疑难和罕见病例，提供精准且透明的临床诊疗建议。
“Med-Go”由东方医院专家团队和中国科学院软件所联合成立的生物医学人工智能联合实验室共同研发。“Med-Go”创始人，东方医院急诊、重症医学科主任张海涛介绍，“Med-Go”以200亿高质量医学数据为基础，团队用了6000多本教材来训练这款医学大模型，“其中一些国际权威教材还没有中文版本，60多名专家硬是一页一页翻译，把一万多页的新书翻了出来，喂给了它。”
研发过程中最难的是什么？张海涛直言，将医学知识解构成计算机能懂的语言，让它学会像医生一样思考医学问题。
张海涛举例，比如，一种药在“Med-Go”体系中可以有202个维度，关系到疾病表现出来的症状、患者年龄、患者生活的环境等，“没有哪个医生能从202个维度来周密思考用一种药，而计算机能，而且计算机只能用202个维度去思考。可以说，精准高效的可解释性医学回复内容，是医学模型的核心竞争力，亦是赋能医学提高临床应用的重中之重。”
“Med-Go”是个“全能”的“医生”
“Med-Go”用法简单，手机端和电脑端都可以使用，医生只要填写患者的主诉、现病史、体格检查等后，“Med-Go”就能给出诊断、鉴别诊断和下一步处理的辅助建议。
作为“Med-Go”创始人，上海市东方医院急诊、重症医学科主任张海涛讲述了一名经由“Med-Go”参与诊疗的病例。这是北京某著名三甲医院儿科的真实案例，患儿两次住院，经过近一年的时间才做出正确的诊断，为一种罕见的自身免疫性疾病。他将患儿病历输入到“Med-Go”，几分钟就给出了与专家一致的诊断。
随着人们对疾病的认识加深，医学学科越分越细，一个主任医师很难掌握各个细分亚专科的知识。但是，对于计算机而言，一个“Med-Go”就是个“全能”的“医生”。
张海涛说，有时一名专科医生面对复杂的“跨专业”疾病，常常会存在很多疑问，需要查询很多文献资料给予诊断，甚至有时候需要多学科专家诊断，“尤其是在分析复杂疑难和罕见病例的时候，Med-Go能够有效地辅助医生分析，提供精准且透明的临床诊疗建议，这就是这款大模型对医生临床诊疗最有价值的地方”。
在张海涛看来，像基层医院诸如社区卫生服务中心，面对一些疑难杂症更需要用到“Med-Go”。“一方面可以给予诊疗建议，方便社区医生来决定，哪些疾病可以留在基层医院治疗，哪些存在一些疑难点，需要向上一级医院转诊，进一步治疗。”张海涛说。
“Med-Go”助力“医教研管”
在东方医院的教学查房中，带教老师许淑敏教授正在为一群实习医生讲解病例。除了给学生详细分析了病例的诊断思路、鉴别诊断和治疗方案之外，她还演示了如何使用“Med-Go”进行辅助学习——个性化的知识点讲解、病例分析和文献解读，帮助医学生和住院医师更高效地掌握专业知识，而且系统还支持制定教学计划和评估方案，使教学过程更加标准化和智能化。
在科研领域，“Med-Go”也展现出了强大的实力。心外ICU的刘晓彬博士正在设计一项关于SGLT2抑制剂在心力衰竭患者中应用的研究。“‘Med-Go’不仅能快速解析文献寻找创新点，还能提供专业的评价和改进建议，帮助优化统计方案等方式，大大提高了我的科研效率。”刘晓彬说。
“Med-Go”强大的医学专业能力和数据处理能力也让医院管理进一步实现“数据说话”。以病历质控管理为例，东方医院医生工作站引入“Med-Go”，系统根据一套严格的评分标准，对病历进行自动审核和评分，对每一项给出具体的评分和改进建议，帮助医生完善病历，提高医疗质量。在此基础上，东方医院正在积极筹划，基于“Med-Go”医学大模型和进行“智慧医院”管理体系建设，对医疗资源进行全方位、高效率的管理。
东方医院副院长许朝晖表示，“Med-Go”最大的特色是来源于医生，服务医生。作为完全由医生团队发起，主创参与研发的医学大模型，Med-Go的临床决策支持能力“精益求精”始终是最核心的坚持。后续，医院将继续以联合实验室为依托，持续完善系统功能，包括更深入的临床决策支持、更智能的医疗质量管理和更个性化的医学教育方案，让“Med-Go”成为与医生共同在医学领域深度探索的有力工具，真正实现人工智能与医疗的深度融合。
