在当今科技浪潮中，行业数据的有效引入与深度发掘为垂直领域内的多模态大模型开发开启了全新可能。中国香港特区作为国际科研重镇，正积极寻找将传统科研优势嫁接到产业风口的桥梁。近日，一场聚焦于医疗领域的微观变革案例引发关注——中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心（简称“中国科学院香港创新院AI中心”）于3月11日在港发布了面向医疗垂直领域的AI多模态大模型CARES Copilot 1.0。该模型在国际医学大模型测评榜单上多项指标位居首位，生动展现了香港在垂直领域内掌握新机遇的潜力。不同于仅处理单一信息类型的单模态模型，多模态大模型能够同时处理文本、图片、音频和视频等多种类型的数据，高度模拟人类接收、处理和表达信息的方式，从而实现与人类更为灵活的交互，并有望推动技术向通用人工智能目标更进一步。
CARES Copilot 1.0的研发与应用凸显了多模态大模型在提升医疗行业效率上的巨大价值。它不仅能实时识别手术中的影像信息，辅助医生进行精准决策，还能通过解剖结构分割、器械检测与计数等功能，显著提高手术安全性及效率。
针对医疗领域对准确度的极高要求，中国科学院香港创新院AI中心执行主任刘宏斌指出：“在数据量相对有限的垂直领域，我们采取跨地域合作策略，融合北京协和医院、广州中山大学附属第一医院以及香港威尔斯亲王医院等多家医疗机构资源，以确保模型能在有限数据下训练出高精度的结果。”
此外，刘宏斌强调，在解决数据隐私保护与跨境共享难题上，团队采取了独特方法，即在一家医院完成模型训练后，不携带原始数据地将其应用于其他医院，成功提升了数据使用效率并保障了患者隐私安全。
选择在香港设立研发中心，是因为香港具备独特的国际化地位与深厚的科研基础。中国科学院香港创新院AI中心不仅吸引全球人才，更是致力于搭建内地与香港科研合作的桥梁，助力科技成果转化为产业动能，破除规划到落地之间的瓶颈，特别是在生命科学及医疗等新兴未来产业领域。
总的来说，CARES Copilot 1.0的成功研发与应用，揭示了多模态大模型如何借助高效的数据整合能力、精确的信息处理算法以及跨界合作模式，在垂直领域内打破技术壁垒，实现数字化革新与智能化升级，为医疗乃至更多垂直行业的发展提供了有力支撑。
