东南大学在医疗健康领域的多模态大模型开源项目，是一个具备多功能健康管理能力的AI助手，其核心功能和技术特点如下：
一、核心功能
- 个人健康管理
整合用户健康数据（如病历、体检报告），提供个性化健康建议，辅助日常健康监测与疾病预防。 - 病例解读
支持多模态输入（文本、影像、语音），可解析医学影像、电子病历等，辅助医生或用户理解复杂病例。 - 语音交互与基础医疗建议
通过语音对话解答健康问题，提供基础医疗建议（如症状自查、用药指导），降低医疗信息获取门槛。 - 基础病科普
基于权威医学知识库，解释常见疾病原理、预防措施及治疗方案，提升公众健康素养。 - 领域适配与专家化
通过微调（Fine-tuning）和检索增强生成（RAG）技术，快速适配医疗、法律、教育等垂直领域，成为目标领域的专业助手。
二、技术特点
- 多模态数据融合
支持文本、图像、语音等多种数据输入，通过跨模态学习技术（如Transformer架构）提取信息关联性，提升诊断准确性。 - 大模型微调与RAG技术
微调：在通用大模型基础上，使用领域数据（如医学文献、病例）进行二次训练，适配专业场景。 RAG：结合外部知识库（如医学数据库），动态检索最新信息，增强回答的时效性和准确性。 - 低代码化部署
提供模块化接口，支持开发者快速集成至医疗设备、APP或智能终端，降低技术门槛。
三、应用场景
- 基层医疗
辅助社区医生诊断常见病，提供用药建议，缓解医疗资源不均问题。 - 远程健康管理
通过语音对话和病例解读，为偏远地区患者提供基础医疗服务，降低就医成本。 - 健康科普与教育
生成通俗易懂的疾病科普内容，助力公众健康知识普及。 - 垂直领域适配
在法律、教育等领域，通过微调快速成为专业助手，例如法律文书分析、教育问题解答。
四、开源价值
- 技术共享与协作
开发者可基于代码优化模型，推动医疗AI技术迭代。 - 降低医疗AI开发成本
提供预训练模型和工具链，减少重复开发，加速医疗AI产品落地。 - 伦理与安全保障
开源社区可共同监督模型，确保数据隐私和回答可靠性，符合医疗AI伦理规范。
五、总结
东南大学的多模态大模型开源项目，通过多模态数据融合、微调与RAG技术，实现了从个人健康管理到专业领域适配的广泛功能。其低代码化部署和开源特性，降低了医疗AI开发门槛，推动了技术在基层医疗、远程健康管理等领域的应用，为解决医疗资源不均和提升公众健康素养提供了创新解决方案。
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