2025世界人工智能大会聚焦AI在医疗与教育领域的应用，探讨AI+教育如何重塑学习生态。上海交通大学谢伟迪副教授分享了AI通用医疗模型的研究成果，指出AI在医疗诊断与治疗流程中的变革潜力。他强调，从单任务模型到通用大模型的演进，AI在非专业领域的诊断能力已超越人类专家，并能辅助医疗规划、风险预测及患者教育。同时，他指出多模态大模型对于突破单一数据源限制的重要性，并介绍了团队在构建医疗多模态数据集及罕见病诊断系统方面的进展。AI的未来发展将进一步深入新药研发，直接治疗疾病。

⭐ AI在医疗诊断和治疗领域正经历从“单任务模型时代”到“通用大模型时代”的飞跃。以ChatGPT为代表的通用大模型，通过海量数据训练，已在用户非专业领域的诊断能力上超越人类医生，并在美国执业医师资格考试中取得优异成绩。

💡 大语言模型是AI进入医疗场景的关键门槛，能够辅助医疗从业者进行诊断、治疗规划、风险预测以及患者教育。例如，DeepSeek模型在医疗任务中的模拟表现已超越OpenAI和ChatGPT，显示出其巨大的应用潜力。

📊 医疗诊断的复杂性要求AI突破单一数据源的限制，因此构建生成式多模态大模型至关重要。谢伟迪团队构建了全球学术界最大规模的医疗多模态数据集，并开发了先进的病灶识别模型，能够识别500多种器官与病变类型，为精准治疗提供支持。

🚀 为解决罕见病漏诊误诊问题，谢伟迪团队推出了DeepRare System（身体诊断系统），该系统具备“可追溯推理”能力，有望大幅缩短罕见病患者的确诊时间，改善基层医院的诊断能力。

🔬 AI在医疗领域的终极目标是“解决人类所有疾病”，这不仅包括诊断，更重要的是接入新药研发，直接治疗罕见病和各类疾病。AI发现新疾病只是第一步，新药研发是更关键的下一步。

《科创板日报》7月28日讯（记者 李佳怡）2025世界人工智能大会于7月26日至28日，在上海启幕。本届大会汇聚800余家全球企业参展，3000余项前沿展品即将集中发布，覆盖大模型、AI终端、智能机器人等核心领域。

在这场科技盛典中，由世界人工智能大会组委会主办、财联社、《科创板日报》承办，以及学而思与东浩兰生协办，以“AI+教育：重塑未来学习新生态”为主题的“链合π圆桌会”火热进行中。

从通用医疗模型与AI的融合，到产教结合的场景革新，再到资本视角下的产业重构，AI+教育的每一步探索都在重新定义学习的边界。本场活动汇聚了“AI+教育”领域的企业先锋、学术权威专家以及资深投资人，围绕“AI+教育”的未来发展展开深度交流与互动。

活动现场，上海交通大学谢伟迪副教授发表主题演讲《基于多智能体的医学通用模型构建》，系统阐述了AI技术如何重塑医疗诊断与治疗的全流程，从学术前沿视角分享了人工智能通用医疗模型进展的研究成果。

谢伟迪指出，医疗AI的进化可划分为两个阶段，即2019-2023年的“单任务模型时代”与2023年后的“通用大模型时代”。以ChatGPT等为代表的通用大模型通过海量文本数据训练，展现出超越人类医生的诊断能力。

“现在的大模型不能说它什么都会，但起码在用户的非专业领域，大模型的能力远超人类。”谢伟迪举例道，在美国执业医师资格考试中，AI模型的得分已持续突破人类专家平均水平。

在谢伟迪看来，大语言模型无疑是人工智能进入医疗场景的第一个门槛，医疗从业者能够利用其进行诊断、治疗的规划以及风险、预后方面的预测等等。与此同时，也能够利用语言模型对患者进行医疗方面的教育。

“医疗的本质是循证医学，而大模型的优势在于构建完整的推理链条。”谢伟迪展示的DeepSeek评测显示，该模型在医疗任务中的模拟表现已超越OpenAI、ChatGPT。“但大模型现在还存在缺点，学界的任务就是将缺点暴露给企业，而企业能够改进这些模型。”

此外，医疗诊断的复杂性也要求AI需突破单一数据源限制，因此构建生成式多模态大模型极为重要。为训练多模态大模型，谢伟迪团队构建了全球学术界最大规模医疗多模态数据集。

谢伟迪表示，团队搭建的多模态大模型自2018年以来已得到飞速发展，如团队拥有当前最先进的寻找病灶模型，单模型便能识别超过500种器官与病变类型，为放疗等精准治疗提供关键支持。

谢伟迪着重强调，当前全球已知罕见病达7000余种，影响超3亿人口，但80%的病例因基层医院诊断能力不足被漏诊或误诊，患者平均确诊时间长达5-7年。为解决这一难题，谢伟迪团队推出的DeepRare System（身体诊断系统），能够实现“可追溯推理”。

谢伟迪判断，人工智能接入医疗实践，若想实现“解决人类所有疾病”的目标，仅能确诊、诊断是远远不够的。他指出：“AI帮助发现人类新疾病只是第一步；第二步是AI接入新药研发，直接治疗罕见病和疾病。”