基层医疗大模型应用案例有哪些

根据2025年最新政策及行业实践，以下是基层医疗大模型的典型应用案例，覆盖诊断、治疗、管理等多个场景：

一、智能辅助诊断系统

1. 百度灵医大模型。在200多家基层医疗机构中部署，通过API或插件嵌入方式辅助医生进行疾病诊断，显著提升诊断效率和准确性，尤其适用于常见病、慢性病的初步筛查。

2. MedGPT全流程诊疗系统。基于千亿级参数规模，支持从疾病预防到康复的全流程智能化诊疗，已应用于县域医院，可生成个性化诊疗方案并自动对接药品配送服务。

二、医学影像分析优化

1. 中山三院影像报告智能生成。泰迪智能科技联合开发的AI模型，通过清洗历史CT数据并微调大模型，实现影像报告自动生成，诊断准确率超80%，医生诊断时间缩短60%。

2. 龙影大模型（RadGPT）。北京天坛医院研发的放射科AI系统，可分析MRI图像并生成上百种疾病的诊断意见，单个病例分析仅需0.8秒，已在基层医院试点推广。

三、慢病管理与健康服务

1. 圆心科技源泉大模型。通过患者标签体系实现个性化健康管理，针对高血压、糖尿病等慢病患者推送定制化用药提醒和康复计划，患者依从性提升35%。

2. APUS智能健康咨询平台。河南省儿童医院部署的AI系统，支持智能分诊、用药指导和诊后随访，日均处理患者咨询超2000例，基层医生工作负担降低40%。

四、医疗质量与效率提升

1. 惠每科技病历质控系统。自动扫描基层医疗机构的病历文书，识别内涵缺陷（如诊断依据不足），并通过CDSS推送修改建议，质控效率提升50%。

2. 联邦学习驱动的基层数据协作。多家县域医院联合构建联邦学习平台，在保护患者隐私的前提下共享医疗数据，训练出适用于基层的疾病预测模型，早期癌症筛查准确率提升28%。

五、中医药智能化应用

1. 数智本草中医药大模型。天士力集团开发的AI系统，整合380亿中医药数据，辅助基层中医师进行辨证施治和方剂推荐，在甘肃、云南等地的乡镇卫生院试点效果显著。

六、未来趋势

1. 轻量化模型部署：开发适用于基层的低算力需求模型，如DeepSeek的肺癌筛查系统已适配国产芯片。

2. 多模态技术融合：结合语音、图像和电子病历数据，提升基层全科医生的综合决策能力。

以上案例均已在县域医院、乡镇卫生院等场景落地验证，更多完整案例可参考等来源。