12月5日，“2025数智应用领先成果库”发布仪式在澳门威尼斯人酒店盛大开幕。“中天ZTapexal大模型开发平台（v1.0）”凭借在AI医疗领域的突破性创新与实战价值，从众多参评项目中脱颖而出，成为医疗AI赛道的标杆性成果，彰显了中国数字经济创新的硬核实力！
作为覆盖全球50余家数字经济领军机构的国际权威平台，D50联盟主导的“数智应用领先成果库”是全球数字经济领域的重要风向标。中天ZTapexal大模型开发平台（v1.0）的入选，不仅是对其技术硬实力的高度认可，更标志着中国医疗AI大模型开发技术的巨大进步。
一、多模态赋能，破解医疗AI落地困局
当前AI医疗领域正朝着多模态融合（文本、影像、病理数据协同）方向快速发展，但行业普遍面临三大核心痛点：1. 底层算力调度效率低（多模态数据训练对分布式计算要求极高）、2. 模型开发流程碎片化（数据处理、训练、微调、部署各环节脱节）、3. 医疗数据安全与合规性难保障（隐私数据处理需符合医疗行业监管要求）。基于公司在大模型领域的技术积累，中天ZT apexal大模型开发平台精准直击行业痛点，以多模态技术为核心，构建起“算力-模型-应用-服务”一体化解决方案。
二、全流程闭环的大模型开发支撑体系
1. 医疗场景化的版本与权限管控
•支持多模态模型（文本 + 医学影像 + 病理切片模型）的版本管理，记录每轮训练的参数配置、数据来源，满足医疗AI模型可追溯性要求；
•搭建分级模型仓库，按临床应用场景（如肿瘤诊断、影像阅片）分类存储，支持快速调用与复用；
•基于RBAC权限模型，严格控制医疗数据关联模型的访问权限，仅授权研发与临床验证人员可操作，保障数据安全。
2. 分布式高效调度适配医疗大数据
•针对医疗数据（如百万级 CT影像、亿级电子病历文本）的海量特性，提供张量并行、流水线并行、专家并行的多维度分布式训练调度，大幅提升训练效率；
•支持训练任务编排，可灵活配置数据预处理、模型训练、参数优化的流程节点，适配医疗多模态数据的复杂训练需求；
•训练日志实时可视化，直观呈现loss曲线、精度变化、资源占用情况，便于研发人员快速定位问题、优化参数。
3. 医疗数据全生命周期合规化处理
提供医疗数据一站式处理工具：支持DICOM格式影像、HL7标准电子病历、病理切片数据的批量上传，内置自动化标注工具（如医疗影像病灶标注、文本实体提取），并具备数据清洗功能（去重、异常值剔除、格式标准化）；
•数据版本化管理，记录每轮训练的数据集变更，确保模型训练数据的一致性与可复现性；
•内置数据安全审计模块，全程记录数据上传、标注、使用、导出的操作日志，符合相关合规要求。
4. 轻量化与全量覆盖的医疗模型适配
•支持LoRA/QLoRA轻量化微调，在不重构医疗大模型主干网络的前提下，仅训练适配器参数，降低医疗小样本场景（如罕见病数据）的训练成本；
•提供全量微调模式，适配医疗核心场景（如精准诊断模型）的深度优化需求，保障模型性能；
•集成RLHF（基于人类反馈的强化学习）对齐机制，结合临床医生的专业反馈，优化模型输出的医疗建议准确性与实用性。
5. 医疗行业定制化的量化测评体系
•覆盖医疗AI核心评估指标：除通用的BLEU（文本生成质量）、ROUGE（文本相似度）、MMLU（知识问答准确率）外，新增医疗场景专属指标（如影像病灶识别准确率、诊断结果召回率、临床建议合规率）；
•支持医疗测试集的分类管理，可按疾病类型、数据来源、影像模态构建专属测试集，满足不同场景下的模型验证需求；
•自动化评测流程，训练完成后自动调用测试集进行全方位评估，生成详细评测报告，包含指标得分、错误案例分析、性能对比，为模型优化提供数据支撑。
6. 医疗级稳定高效的部署方案
•提供API Serving快速部署能力，支持医疗模型的云端、边缘端灵活部署（如医院本地服务器、诊疗设备边缘节点），满足临床实时诊断的低延迟需求；
•内置推理加速引擎，通过算子优化、模型压缩等技术，提升医疗模型的推理速度，适配临床诊疗的高效性要求；
•支持模型灰度上线，按医院科室、用户规模逐步扩大使用范围，实时监控运行状态，降低临床应用风险。
7. 全链路性能提升适配医疗高要求
•全面支持张量并行、流水线并行、专家并行的混合并行策略，最大化利用底层裸算力，解决医疗多模态数据训练的算力瓶颈；
•集成混合精度训练与量化部署技术，在保障医疗模型精度的前提下，降低算力消耗与存储成本，提升部署灵活性。
三、多模态大模型赋能场景实践
依托平台的基础模型工具与底层裸算力，公司助力深度合作伙伴打造了医疗多模态大模型：
1. 临床辅助诊断大模型
1）基于平台的多模态数据处理与训练能力，融合CT影像、电子病历文本、病理切片数据，训练生成 “影像+文本” 双模态诊断模型；
2）通过LoRA轻量化微调适配不同科室需求（如呼吸科肺炎诊断、肿瘤科肿瘤良恶性鉴别），模型病灶识别准确率达92.3%，诊断效率较传统人工提升5 倍；
3）借助模型灰度上线功能，先在试点科室验证，结合医生反馈通过RLHF优化，最终实现全院推广，降低误诊率，减轻医生工作负荷。
2. 医学研究加速大模型
1）利用平台的海量数据处理与分布式训练能力，处理海量医学文献（中英文论文、临床指南）与科研数据，训练多模态科研助手模型；
2）模型可快速完成文献检索、数据整合、实验方案生成、论文撰写辅助等工作，将医学研究项目的前期准备周期缩短40%；
3）通过数据安全审计与权限控制，保障科研数据的合规使用，同时支持多团队协作训练，提升科研效率。
3. 智能诊疗交互大模型
1）基于平台的微调与评估能力，训练面向患者与医生的交互模型，支持症状描述解析、就医指导、医学知识问答等功能；
2）模型通过RLHF对齐临床规范，输出的医疗建议符合行业指南，同时具备多轮对话能力，可辅助医生快速了解患者病情，提升问诊效率。
四、创新亮点：技术与行业的深度融合
1. 全流程闭环赋能：打破AI医疗模型开发中 “数据-训练-部署” 的碎片化壁垒，提供端到端工具链，降低医疗大模型开发门槛，解决行业 “落地难” 问题；
2. 医疗场景深度适配：针对医疗数据合规性、小样本、多模态等特性，优化权限管控、数据处理、微调评估等核心模块，满足行业特殊需求；
3. 高性能与轻量化平衡：通过混合并行训练、量化部署、轻量化微调等技术，在保障医疗模型精度的前提下，降低算力消耗与部署成本，提升实用性；
4. 合规与安全并重：全链路嵌入数据安全审计、权限控制、可追溯性设计，完全符合医疗行业数据安全与隐私保护的监管要求。
结语
随着医疗大模型市场规模持续扩大，AI赋能医疗已成为不可逆转的行业趋势。中天ZT apexal大模型开发平台的入选，不仅是企业自身的里程碑，也是中国医疗AI从技术探索迈向规模化落地的一大突破。未来，中天将持续深耕AI医疗领域，进一步完善平台能力，推动多模态大模型在更多医疗场景的深度应用，让AI技术跨越地域与资源的鸿沟，为基层医疗赋能，为患者健康护航。
