《科创板日报》7 月 28 日讯（记者 李佳怡）2025 世界人工智能大会于 7 月 26 日至 28 日，在上海启幕。本届大会汇聚 800 余家全球企业参展，3000 余项前沿展品即将集中发布，覆盖大模型、AI 终端、智能机器人等核心领域。

在这场科技盛典中，由世界人工智能大会组委会主办、财联社、《科创板日报》承办，以及学而思与东浩兰生协办，以 "AI+ 教育：重塑未来学习新生态 " 为主题的 " 链合 π 圆桌会 " 火热进行中。

从通用医疗模型与 AI 的融合，到产教结合的场景革新，再到资本视角下的产业重构，AI+ 教育的每一步探索都在重新定义学习的边界。本场活动汇聚了 "AI+ 教育 " 领域的企业先锋、学术权威专家以及资深投资人，围绕 "AI+ 教育 " 的未来发展展开深度交流与互动。

活动现场，上海交通大学谢伟迪副教授发表主题演讲《基于多智能体的医学通用模型构建》，系统阐述了 AI 技术如何重塑医疗诊断与治疗的全流程，从学术前沿视角分享了人工智能通用医疗模型进展的研究成果。

谢伟迪指出，医疗 AI 的进化可划分为两个阶段，即 2019-2023 年的 " 单任务模型时代 " 与 2023 年后的 " 通用大模型时代 "。以 ChatGPT 等为代表的通用大模型通过海量文本数据训练，展现出超越人类医生的诊断能力。

" 现在的大模型不能说它什么都会，但起码在用户的非专业领域，大模型的能力远超人类。" 谢伟迪举例道，在美国执业医师资格考试中，AI 模型的得分已持续突破人类专家平均水平。

在谢伟迪看来，大语言模型无疑是人工智能进入医疗场景的第一个门槛，医疗从业者能够利用其进行诊断、治疗的规划以及风险、预后方面的预测等等。与此同时，也能够利用语言模型对患者进行医疗方面的教育。

" 医疗的本质是循证医学，而大模型的优势在于构建完整的推理链条。" 谢伟迪展示的 DeepSeek 评测显示，该模型在医疗任务中的模拟表现已超越 OpenAI、ChatGPT。" 但大模型现在还存在缺点，学界的任务就是将缺点暴露给企业，而企业能够改进这些模型。"

此外，医疗诊断的复杂性也要求 AI 需突破单一数据源限制，因此构建生成式多模态大模型极为重要。为训练多模态大模型，谢伟迪团队构建了全球学术界最大规模医疗多模态数据集。

谢伟迪表示，团队搭建的多模态大模型自 2018 年以来已得到飞速发展，如团队拥有当前最先进的寻找病灶模型，单模型便能识别超过 500 种器官与病变类型，为放疗等精准治疗提供关键支持。

谢伟迪着重强调，当前全球已知罕见病达 7000 余种，影响超 3 亿人口，但 80% 的病例因基层医院诊断能力不足被漏诊或误诊，患者平均确诊时间长达 5-7 年。为解决这一难题，谢伟迪团队推出的 DeepRare System（身体诊断系统），能够实现 " 可追溯推理 "。

谢伟迪判断，人工智能接入医疗实践，若想实现 " 解决人类所有疾病 " 的目标，仅能确诊、诊断是远远不够的。他指出："AI 帮助发现人类新疾病只是第一步；第二步是 AI 接入新药研发，直接治疗罕见病和疾病。"