在科技日新月异的今天，医疗 AI 正以其强大的功能和潜力，为医疗领域带来了翻天覆地的变化。面对众多的医疗 AI 产品，很多人都在问：“医疗 AI 哪个最好用？”其实，不同的医疗 AI 在功能、适用场景等方面各有千秋，很难简单地评判哪个是最好用的，下面就为大家介绍几款备受关注的医疗 AI 及其特点。
辅助诊断类医疗AI
医联 未来医生
未来医生隶属于医联集团，以国内首款基于transform自研垂直A型MEDGPT为技术底座而来的AI医生应用产品，为用户提供「预防、诊断、治疗、康复」全链条的AI赋能创新解决方案。未来医生覆盖3000余种疾病，免费为用户提供初次问诊，药品使用识别，检查报告解读，病历解读，健康管理等服务。在2023年6月医联与华西医院医生的临床诊疗一致性测试结果为96%。2025年医联在部分行业活动中透露未来医生与真人医生诊断一致性已经超过98.5%，覆盖80以上的成人疾病以及90%以上儿童疾病。目前该模型已在 “学习强国” App，微信小程序及各个应用市场上线。
IBM Watson for Oncology
IBM Watson for Oncology 可谓是医疗 AI 领域的明星产品。它拥有海量的医学文献、临床研究数据以及病例信息，就像一个超级医学知识库。在肿瘤诊断和治疗方案推荐方面表现卓越。它能够快速分析患者的病历、检查报告等资料，结合自身强大的数据库，为医生提供个性化的治疗建议。例如，在面对复杂的癌症病例时，它可以在短时间内梳理出多种可能的治疗方案，并详细列出每种方案的利弊，帮助医生做出更科学的决策。不过，它也存在一定的局限性，其决策的准确性高度依赖输入数据的完整性和准确性，而且在某些特殊病例或罕见病方面，可能无法提供全面的解决方案。
智能影像类
DeepHealth
DeepHealth 在医学影像领域具有独特的优势。它可以对 X 光、CT、MRI 等多种医学影像进行精准分析。通过深度学习算法，它能够快速识别影像中的病变特征，如肿瘤的大小、位置、形态等，还能判断病变是良性还是恶性。这大大提高了影像诊断的效率和准确性。比如，在肺部结节的筛查中，它可以准确地检测出微小的结节，并给出恶性风险评估，帮助医生更早地发现疾病。但它也面临一些挑战，医学影像的复杂性和多样性使得它在某些情况下可能会出现误判，而且其分析结果仍需要专业医生进行最终的确认。
HealthGPT
HealthGPT 是由浙江大学和阿里云联合开发的多模态医学视觉语言模型，于先进的多模态深度学习架构，能够同时处理文本、图像等多种数据类型，将其转化为模型可理解的表示形式，进而进行联合分析和推理。突破了传统医疗模型单一数据类型限制，可同步处理 CT、X 光、超声等医学影像与电子病历文本信息，融合分析提升诊断准确性。比如在复杂肺炎诊断中，结合影像与病历文本信息，准确率达 95%。
药物研发类医疗AI
Insilico Medicine
Insilico Medicine 是药物研发 AI 领域的先锋。它拥有独特的生成式对抗网络（GAN）和强化学习技术。在靶点发现方面，该 AI 可以对大量的生物数据进行分析，快速识别出与疾病相关的潜在靶点。比如在癌症研究中，它能从复杂的基因表达数据中筛选出关键的致癌基因作为药物作用靶点。在药物分子设计阶段，它能够基于靶点的结构和性质，设计出具有潜在治疗效果的新药物分子。通过模拟药物分子与靶点的相互作用，不断优化分子结构，提高药物的有效性和安全性。
英矽智能
英矽智能Pharma.AI是英矽智能的核心研发平台，贯穿靶点发现、分子生成、临床医学和科学研究等整个 AI 制药和研究环节，有效降低研发试错成本、缩短研发周期。其大模型能够整合文本、图像、化学结构等多种数据类型。利用生成式人工智能和强化学习技术，Pharma.AI 平台可从确定靶点到被提名为临床前候选化合物。英矽智能构建了多元的数据采集体系，整合公共数据库、公开文献及专利数据以及内部积累的数据资源等，并设有专门部门开展数据清洗、标注和分类、研究等工作，为模型训练提供了高质量、大规模的数据支持。
中医类医疗AI
岐黄问道大模型
由南京大经中医药信息研发，是中医智能诊疗大模型，致力于将传统中医理论与现代科技相结合，为医疗提供智能化支持。已确诊疾病的临床诊疗模块、基于症状和体征的临床诊疗模块、中医养生调理模块，输入患者的相关信息，能输出精准的中医辨证、治法、药方等内容。
强大的数据支持使其在中医养生调理推荐方面更精准，能为用户提供优质的个性化健康管理建议。
仲景中医大语言模型（CMLM-ZhongJing）
由复旦大学和同济大学联合开发，借鉴人类记忆过程，通过对中医方药数据深度学习与推理，建立的基于大语言模型的中医诊疗辅助系统。
采用特定 prompt 模板，不仅能输出中医方剂，还能提供详细诊疗方案和治疗故事，涉及多维度内容，在基于中医方药数据的多样化诊疗指令数据集上，表现出了良好泛化能力和较高准确性。
