創科路上/多模態醫療AI大模型CARES 4.0登場

由中國科學院香港創新研究院人工智能與機器人創新中心（CAIR）主辦、香港科技園公司協辦的「第四屆香港具身智能醫療科技論壇」，由昨日至今日在科學園高錕會議中心隆重舉行。論壇匯聚逾70全球頂尖人工智能學者、海內外知名醫院院長及臨床專家、領軍醫療科技企業代表，共同探討人工智能與機器人前沿技術在臨床中的實際應用，加速推動創新成果從實驗室走向手術台。

論壇同時發布由主辦機構CAIR主導研發的「垂直醫療領域—多模態醫療AI大模型 CARES 4.0」。同場還舉行了港深醫院院長圓桌會議，圍繞AI臨床落地、數據治理、營運效益、技術倫理與責任邊界等核心議題，深入探討AI整合醫院體系的穩健、可持續發展路徑。\大公報記者 盛德文（文） 林少權（圖）

本屆活動聚焦神經內外科、呼吸介入、耳鼻喉科、超聲影像、睡眠醫學等十餘個專科的臨床實際需求。出席論壇的學者及專家包括英國皇家工程院院士Sebastien OURSELIN、歐洲科學院院士Nassir NAVAB等國際頂尖學者，知名醫院院長及臨床專家、醫院管理者，及臨床一線主任等共70多人，連場的重磅演講，從技術發展趨勢、臨床落地需求、集成應用案例等多維視角，為參會者提供前瞻思維和創新路徑，推動醫療科技進步。

開創智能醫療「輔助駕駛」

論壇昨日推出主辦機構（CAIR）主導研發的垂直醫療領域—多模態醫療AI大模型CARES 4.0，實現智能診療與輔助決策、手術影片語義理解與風險預警、三維影像快速重建、臨床數據自動化治理以及慢性病動態管理等強大功能，開創智能醫療「輔助駕駛」新模式。

發布會上，CAIR研究員易東表示，相較前代CARES 3.0，CARES 4.0不再聚焦單一基座模型能力，更重視整體系統整合與動態調度。系統底層針對CT、核磁共振、腦電、超音波、內鏡等醫療影像模態，搭建專業基座模型；再透過框架對接醫院現行的信息系統。架構上設計三層記憶機制，分別儲存醫療指南與知識圖譜的全域記憶、院內專病庫與高質量病例的中層記憶，以及對應醫師當下作業任務的短期對話記憶。整套智能體可依場景動態組合調用模組，並能夠伴隨醫師使用持續自我進化，支援公有雲工業化部署與國產硬體環境下醫院私有化部署，兼顧效能與數據安全。

CARES 4.0智能體具備三大獨特能力：擁有自我認知，可自動區分、可獨立執行、需要醫師介入確認的任務；支援人機並行協作，醫師操作同時智能體同步完成校閱、建議；在記憶層、內核、應用層皆可實現自主迭代升級。橫向對比Deepseek等主流智能體框架，CARES 4.0在通用及醫療場景多項指標取得領先，導入技能工具包後，任務完成成功率提升尤為突出。

貫穿醫師完整工作鏈路

易東指出，不同於過往大多僅能介入診療某個環節的單點AI模型，CARES 4.0智能體追求貫穿醫師完整工作鏈路，除影像判讀外，可處理文書、表格、郵件等日常行政作業，讓臨床人員將更多心力放在病患照護。

目前該套技術已在多家三級甲等醫院展開落地驗證。在齊魯醫院實現全流程輔助診斷，從病患主訴、建議檢查、影像分析到初步診斷給出參考，交由醫師做最終確認。於三九腦科醫院，影像科醫生透過自然語言提問，即可自動生成科室設備、疾病分布統計報表。科研場景中，智能體可基於臨床數據完成多維統計、簡單機器學習建模，輸出分析報告，獲得臨床專家正面評價。

團隊將醫療AI的發展路徑分為三階段：工具、副駕駛、醫療夥伴三個階段。易東表示，醫療場景講究人文感受，未來目標不是取代醫護人員，而是成為醫生的「夥伴」。期待，隨着智能體技術不斷迭代，為深港兩地跨境智能醫療、臨床科研帶來更多新可能性。