6月20日，由北京大学武汉人工智能研究院（简称“北武院”）与华中科技大学同济医学院附属同济医院（简称“同济医院”）联合研发的门急诊就医智能体“济大夫”正式启用。作为患者7x24小时的“就医前哨站”，“济大夫”依托先进的医疗大模型与数字人技术，结合同济医院深厚的专业知识和场景经验，为患者提供更精准、全面、贴心的就医服务。

深度理解患者口语化描述（含方言），智能分析症状体征，精准推荐匹配科室，破解“科室名称猜谜式”挂号难题。

深度融合同济医疗资源，覆盖“导诊-问诊-治疗建议”全链条。检查项目、门诊流程、入院流程等问题，随时问，秒速答，做患者的24小时“掌上就医导航员”。

不仅能理解文字描述，还能识别患者上传的检查报告或照片。结合多模态信息提供连续性健康指导和初步解读，并能理解用户需求与焦虑，耐心询问解答。

内置即时反馈优化机制，用户的每一次纠错或确认都在助力“济大夫”个性化成长。系统构建于严格安全架构之上，全方位保障患者健康隐私数据安全。

那么，是什么让“济大夫”就医智能体如此强大？

答案是北武院领先的医疗基础大模型与同济医院丰富的场景知识深度融合。

医疗基础大模型（简称“模型”）由北京大学武汉人工智能研究院团队研发完成。该模型覆盖超6000种疾病及2万种药品关系知识图谱，医学知识覆盖率达98%，精准率超90%，并与医学专家开展深度知识对齐合作。

据北武院工程中心张浩介绍，该模型在方法与技术上实现多重创新：首先，创新采用多模态基础模型融合表示学习，打通病理、影像、文本等异构数据，并利用对齐技术为因果推理奠定基础；其次，引入“慢思考”链式多步推理机制，结合跨模态因果推理（基于大规模病理图文数据集构建），显著提升决策透明度、解释性与准确性；同时，模型通过人类专家反馈强化学习（RLHF），邀请多学科临床专家闭环评价诊断与推理链，有效注入领域知识并减少误诊，实现多学科融合。

模型已完成国产化适配，通过高速互联网络与混合精度训练确保敏感数据本地流转，防范伦理安全风险；软件层面，依托自研的Align-Anything框架，其内置的分布式训练、算子融合优化与动态调度机制缩短训练时间约15%，并安全支持心电图、超声心动图、电子病历等异构数据的联合训练；部署阶段，深度集成vLLM推理引擎，通过多模态输入支持、动态批处理、自适应调度及低精度策略，实现推理吞吐量提升约20倍，同时维持可控延迟。

另一方面，“济大夫”的成功上线，也离不开同济医院互联网医院的深度协同。医院门诊部团队基于实际业务场景与患者需求，提供专业就医导诊规范，共同设计用户友好的“数字人导诊服务”；通过打通门诊、互联网医院功能，将专业业务知识与模型结合，显著提升模型对医院业务的理解能力；深度融合医院体系架构、科室分布、常见患者疑问等本地化知识，通过持续更新的知识库优化模型结构，更好服务就诊患者。

未来，“济大夫”就医智能体将持续进化，拓展为覆盖全生命周期的个人健康管理助手，提供主动的健康提醒、随访和慢病管理支持；“济大夫”的服务对象也将延伸到医生，通过精准预问诊和分诊，为医生提供清晰的患者背景信息，优化流程，提升诊疗效率与质量，释放医生核心价值，成为医生的智能协诊伙伴。

北武院副院长夏文华表示：“本项目由北武院与同济医院门诊部联合研发，并在同济医院获得了实际临床场景的深度验证与部署支持。当前人工智能在不同领域的落地核心挑战不在于模型参数规模的堆叠，而在于是否具备从真实场景建模、任务驱动的数据构建、领域知识融合的模型设计，到高可用性的系统工程部署的全链条能力。实现具备可解释性的知识抽取与因果推理能力，构建可嵌入工作流的智能系统，以精准应对一线工作人员的决策支持需求，是突破现有AI工具局限的关键。目前，业界尚缺乏具有通用性与可移植性的产品化方案。北武院愿与需求方共同开展技术联合攻关，面向一线工作痛点共创高价值的智能解决方案。”

北武院自成立以来，积极推进AI产业化和产业AI化，在社会治理、智能制造、文化旅游、新能源领域打造了多个标杆应用案例。北武院将继续发挥在人工智能领域的产业推动作用，通过研发全球首个大型社会模拟器，推动自研的智能体技术栈“沿途下蛋”，持续在汽车、医疗、能源、制造等领域集聚行业龙头企业优势资源，为武汉市经济社会高质量发展注入新动力，为培育新质生产力做出积极贡献。