2025年以来，Deepseek通过开放生态加速算法研发与临床场景深度融合。作为AI应用深入的领域之一，医学影像在大模型时代快速发展。

如何增强AI模型泛化能力、解决大模型幻觉问题及多模态数据整合难点成为关键议题。专家郑超和王书浩分享了相关见解。

医学影像人工智能模型已覆盖影像科全工作流程。数坤科技发布的“数坤坤多模态医疗健康大模型”将AI从辅助工具进化为核心驱动力，探索多模态精准诊断、个性化治疗决策等方向。

透彻未来研发的全球临床应用级病理大模型“透彻洞察”，基于亿级参数量和高精度病理数据训练，有效应对医院泛化性、癌种泛化性和病理任务泛化性挑战。

针对AI模型泛化能力不足问题，主要原因为数据多样性不足、模型局限性及医学数据长尾性。提升策略包括扩大数据样本容量、优化训练模型及实际场景中持续迭代。

RAG技术是减轻大模型幻觉的重要路径，通过引入外部知识库提升生成内容准确性。同时，生成式与判别式AI协同交互验证，以及模型改进可增强推理和验证能力。

一体机凭借数据本地化控制特性成为医院部署主流选择，融合通用大模型和专用医疗大模型优势，满足多样化需求。但其扩展瓶颈限制了更广泛场景应用。

公有云部署方式以其弹性算力供给和跨机构数据协作优势展现灵活性，但在数据隐私和合规性方面存在风险。

未来趋势显示，医疗大模型性能逐步超越传统小模型，向多模态融合和全科化演变。完整患者数据积累将进一步提升模型性能和准确性，克服数据稀疏性和长尾性挑战。

免责声明：本文内容由开放的智能模型自动生成，仅供参考。