11月18日，同济大学及其附属东方医院正式宣布，面向全球开源通用医学基座模型Med-Go 32B。该模型由临床医生主导研发，融合了教材、指南等多源信息，并对罕见病等数据不足的领域进行了针对性增强，旨在为各类专病专科模型与临床智能应用的研发提供可扩展的基础技术支持，降低医疗人工智能技术的应用门槛。

发布会现场。杨雨辰摄

同济大学党委书记、中国工程院院士郑庆华在致辞中介绍，Med-Go是同济大学医学人工智能研究院成立后的首个重要成果。他表示，选择开源是希望通过共享技术，汇聚各方智慧，促进模型迭代，减少行业内的重复投入，加速人工智能技术在医疗健康领域的规模化应用。

上海市卫健委副主任罗蒙指出，医学大模型的开源有助于打破技术壁垒，是实现从单点技术突破到产业生态共建的关键步骤，对推动医疗服务质量的提升与服务模式的创新具有积极意义。

针对当前医疗领域开发专病模型面临的通用基础能力不足问题，中国科学院院士、同济大学附属东方医院院长陈义汉将此次开源的Med-Go模型比喻为“地基”，旨在为临床与科研人员提供公共基础平台，减少底层重复开发，支持快速进行针对性的二次开发，从而推动智能医疗技术从试点走向普及。

陈义汉指出，本次开源发布了完整的模型权重与工程代码，并支持插件化扩展，这能显著降低技术门槛和开发成本，使医疗机构能将资源更集中于临床具体场景的创新与优化。这一举措尤其有望帮助基层和专科医疗机构，以较低成本引入先进的AI辅助工具，应用于临床决策、影像分析、慢病管理等环节。

值得注意的是，Med-Go大模型的研发由临床医生主导。其数据标准制定、治理、标注与质量把控均由临床专家完成，融合了教材、指南等多源信息，并对罕见病等数据不足的领域进行了针对性增强。

发布会上，同济大学附属东方医院急诊、重症医学科主任张海涛介绍了模型的临床应用情况。Med-Go系列模型已在东方医院及其医联体单位内经过一年多的实践检验。张海涛表示Med-Go的设计理念是“来源于医生、服务医生”。其目标是通过处理初步的信息整理与分析工作，辅助医生提高效率，使其能更专注于患者沟通与核心诊断。此次开源的32B参数模型，支持本地或私有化部署，在保障数据安全的同时，力求满足不同层级医疗机构对性能和部署成本的需求。

据悉，同济大学附属东方医院后续将与合作团队继续完善模型功能，拓展应用场景，并计划与国内同行共享经验，共同推进医疗人工智能基础技术的创新与建设。

发布会由同济大学联合上海市浦东新区人民政府、上海市卫生健康委员会联合举办。