当基层医生面对复杂糖尿病病例时，AI大模型能给出三甲医院专家级的诊疗建议吗？

6月13日，在第十三届中国糖尿病、肥胖和高血压从辩论到共识（CODHy China）大会上，中国工程院院士、上海交通大学医学院附属瑞金医院院长宁光教授宣布，聚焦于糖尿病及其并发症诊疗与管理的专业医疗大模型——Chrocare慢病诊疗大模型正式发布。

该模型由上海市内分泌代谢病研究所牵头，联合数因医疗与清华大学共同研发，旨在提升糖尿病等慢性病的整体诊疗能力，尤其针对基层医疗痛点提供辅助决策支持。

据介绍，Chrocare慢病诊疗大模型基于Deep seek及QwQ等领先模型底座进行深度优化，整合了逾万篇权威诊疗指南、前沿学术论文、严谨用药准则、海量历史病例，构建庞大的知识体系。通过模型微调、知识工程、检索增强（RAG）等技术，有效对抗模型“幻觉”，在检查方案分析与诊疗方案推荐上展现高度精准性。

此外，该模型还具备国际领先的并发症预测能力，不仅预判糖尿病并发症风险，更能实现风险的精准量化分析，为医生提供超前干预的循证依据。

实际应用层面，Chrocare能够深入医院核心工作流程。据介绍，该模型与医院信息系统深度集成，自动整合患者电子病历、关键检查结果等数据。部署在诊间工作电脑上，自动化处理患者长期、多维的健康信息流，医生仅需一键操作，即可在数秒内同时获得精确诊断、全面的并发症风险评估及个性化诊疗建议。模型同步输出清晰的推理逻辑及关联医学依据，提升决策效率的同时，还成为医生的“移动知识库”与持续学习平台。

当前通用AI在糖尿病诊疗场景中表现乏力，面对专业需求，模型常出现“幻觉”风险。同时，慢病患者管理主要由基层医疗机构承担，但医生面临的困境也非常突出，例如疑难病例缺乏专家级决策支持，并发症干预滞后导致病情恶化等。Chrocare的诞生，有助于帮助基层医院提升糖尿病等慢性病的整体诊疗能力。

宁光院士强调，“Chrocare的使命，是让顶尖医院的专家经验‘下沉’，让基层医生拥有‘专家级’的决策辅助，推动基层诊疗服务的规范化、精准化、均质化，惠及亿万慢性病患者。” 当AI大模型从实验室走进诊间，医疗资源不均的鸿沟正被技术力量逐渐消弭。

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