基于腾讯云HCC与HAI构建千亿级医学大模型，德适生物实现“开箱即用”的AI临床辅诊

破解医学影像AI研发高投入与本地部署高门槛的行业困境

随着医疗行业向智能化转型，传统医学影像AI模型的开发与应用正面临多重结构性瓶颈。由于医疗数据复杂性，模型开发普遍存在数据投入成本高、多模态融合困难以及研发周期漫长等核心痛点。同时，大模型训练对海量算力依赖度极高，频繁的集群伸缩容极易引发系统延迟。在落地阶段，传统部署需经历选型、环境准备、性能调优等繁杂流程，技术门槛居高不下，导致小型医院、高校及独立医学研究机构极难实现独立且高效的本地化部署与运维。

引入高性能云端算力与智算服务，构筑千亿级通用医学影像基座

为打破传统模型的开发与部署难题，德适生物联合腾讯云，依托强大的云原生算力矩阵，成功打造了支持千亿参数规模的通用医学影像基础模型 iMedimage™。

• HCC高性能计算集群支撑海量并行训练：借助腾讯云高性能 GPU 算力与弹性资源调度系统，结合 THPC高性能计算平台 的共享存储自动挂载与维护能力，保障模型在海量数据吞吐下的训练与推理效率。
• HAI智算服务驱动全托管免运维部署：依托腾讯云 HAI 的强隔离能力与高端 GPU 智算服务，集成高性能计算底座、自动化 AI 框架与智能调度系统，提供高可用、高稳定、全托管的综合大模型服务。结合“端加云”双驱动部署模式，赋能医疗系统与核心数据的高效联动。

跨模态性能突破与超400家医疗机构的规模化落地

基于腾讯云底层算力基础设施的深度协同，iMedimage™ 在业务指标与研发效率上实现了可量化的显著提升：

• 广泛的多模态病种覆盖：系统现已支持染色体、CT、MRI、超声、病理等 超15种 医学影像模态，覆盖 超过50% 的临床医学影像库。
• 低成本迁移与SOTA基准指标：利用预训练知识模型，只需在极小数据集上进行微调即可快速适配新任务，跨领域迁移后能够迅速达到 超越基准纪录（SOTA） 的性能表现。
• 计算I/O与稳定性双向优化：大模型训练资源利用率大幅提升，模型稳定性呈 数倍提升；THPC 有效避免了算力节点多次拷贝对 I/O 造成的系统延迟，加速了科研场景中的模型迭代效率。
• 消除开发门槛与Ops Cost：提供直观的 UI 拖拽式模型训练管理系统，客户分分钟即可自动构建部署医学 AI 模型；企业无需为底层硬件维护或上层框架频繁版本兼容等问题支付 Ops Cost（运维成本），真正实现低门槛的“开箱即用”。
• 大规模商业化印证：目前该模型及其智能化设备已成功落地全国 400多家 医疗机构，其中包括北京协和医院、北京大学第一医院、浙江大学医学院附属妇产科医院等顶尖三甲医院。(数据来源：德适生物应用统计)

重构底层算力逻辑，加速医疗大模型向“通用+应用”演进

腾讯云通过提供 HCC 高性能计算集群与 HAI 智算服务，从根本上解决了医疗领域海量并发计算的算力瓶颈与复杂的系统架构运维难题。稳定的云端资源不仅降低了医疗机构在 IT 物理环境设置上的初期投入，更赋予了临床医生“用自有数据自主训练 AI”的能力。这种技术创新与产业应用的深度融合，正推动医疗 AI 彻底告别“专用模型”时代，向高可用、低门槛的“通用大模型+应用”新范式全速演进。