引言

在细分领域的赛道，我们看到，AI的“视线”正从CT、MR等大设备，转向更微观的皮肤镜、内窥镜和口腔全景片等领域；AI的“听诊器”，开始倾听那些无法用言语清晰表达的心理困扰；AI的“手术刀”，也开始为更精细、更个性化的专科治疗进行规划。今天我们在上篇基础上继续盘点。

细分领域五：精神心理

临床挑战：巨大的患病人群与严重稀缺的精神科医生形成尖锐矛盾；诊断主观性强，高度依赖量表和医生访谈；社会污名化让许多患者难以启齿。 

模型名称：PsychGPT

研发单位：首都医科大学附属北京安定医院

核心看点：作为中国精神卫生领域的“国家队”，安定医院打造的“PsychGPT”是国内首款精神心理领域专业级大模型，它绝非一个简单的聊天机器人，它是一个具备专业级诊断辅助与认知行为疗法（CBT）潜力的“AI心理治疗师”。该模型通过学习海量的脱敏病历和权威诊疗指南，能够引导用户进行多轮、有逻辑的“对话式诊断”，并根据对话内容，自动生成结构化的病历摘要，极大提升了医生的问诊效率。更深远的价值在于，它正在探索如何将标准化的CBT疗法融入对话，为轻中度情绪障碍患者提供普惠、全天候的干预支持。 

模型名称：忆我ReMe多模态大模型（基于微软Azure OpenAI）

研发单位：上海市精神卫生中心

核心看点：背靠全国最大门诊量的“上海精卫中心”，其大模型的最大优势是拥有国内规模最大、病种最全的真实世界临床数据。该模型的核心目标是大规模人群的心理问题筛查与早期预警。它能从用户的文本描述、甚至语音语调中，捕捉潜在的抑郁、焦虑等情绪障碍的信号，实现风险分级。这使得专业的医疗服务能更早地介入高危人群，将心理健康的战线，从“被动治疗”前移至“主动发现”。

细分领域六：“五官”皮肤等

临床挑战：这类疾病高度依赖医生的“视觉经验”，诊断“一眼定生死”，但年轻医生培养周期长；病种繁多、形态各异，极易混淆。 

模型名称：樱智·α皮肤专病大模型

研发单位：中日友好医院

核心看点：中日友好医院的“樱智·α”堪称皮肤科医生的“AI放大镜”。皮肤病号称有3000多种，肉眼极难分辨。该模型通过学习数百万张经过权威专家标注的皮肤病图像，识别准确率在多种常见皮肤病上已能媲美高年资主治医师。它最大的应用价值在于基层和医联体，基层医生通过手机拍照上传，即可获得来自“国家队”级别的辅助诊断建议，极大提升了皮肤病的同质化诊疗水平，让优质医疗资源“一拍即得”。 

模型名称：华西口腔智联大模型 (口腔)

研发单位：四川大学华西口腔医院

核心看点：在口腔领域，“华西”二字即是金字招牌。其“智联大模型”是一个典型的“影像驱动”多模态AI。它能“看懂”口腔全景片、CBCT等影像，精准识别龋齿、牙周病、颌面部肿瘤等病灶，并自动生成结构化报告。更进一步，它还能辅助医生进行种植牙、正畸等复杂治疗的方案设计，通过三维重建和模拟，预测治疗效果，让“一口好牙”的实现路径，变得更加精准和可视化。

其他代表模型：

• 四川大学华西口腔医院 · ONJ治疗支持系统 (专注于颌骨坏死这一高难度细分病种)

• 华中科技大学附属同济医院 · 慢性鼻窦炎精准分析模型 (耳鼻喉科)

细分领域七：消化内镜与感染

临床挑战：消化道早期肿瘤在内镜下极其微小、隐匿，漏诊率高，被称为“隐形的杀手”；不明原因发热是感染科的日常，如何在纷繁复杂的线索中快速锁定病原体，考验着医生的“侦探”能力。

模型名称：镜观 (智能体)

研发单位：复旦大学附属中山医院 (消化内镜影像)

核心看点： 中山医院的“镜观”已经进化到了“智能体（Agent）”的形态，它不再是一个被动识别图像的工具，而是一个主动参与内镜检查全流程的“AI副驾”。在检查过程中，它能实时分析视频流，一旦发现可疑的息肉或早期癌变，会立刻在屏幕上“高亮”标记并发出提示，充当内镜医生的“第二双永不疲劳的眼睛”，显著降低漏诊率。检查结束后，它还能自动生成图文报告、管理科室流程，将AI能力渗透到诊疗与管理的每一个环节。

模型名称：发热助手工具

研发单位：复旦大学附属华山医院 (感染)

核心看点：作为中国感染科的“天花板”，华山医院的“发热助手”是一个典型的“知识驱动型”决策支持大模型。它整合了全球最新的病原学数据库、诊疗指南和华山医院海量的经典发热病例。当医生输入一个“发热待查”患者的症状、体征和初步检查结果，该“助手”能像一个经验丰富的感染科专家组一样，迅速给出一个包含数十种可能性的鉴别诊断列表，并按概率排序，同时建议下一步最高效的检查方案，为快速揪出“真凶”提供关键线索。

其他代表模型：

• 中南大学湘雅二医院 · 慢性肾脏疾病模型 (病程预测、精准干预)

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