上海科技快讯：依图科技依托生物医药创新发展项目项目研发新一代书生·浦语3.0大模型，性能提升112.4%

频道：上海技术前沿日期：2025-09-19 02:01:48 浏览：1

上海依图科技生物医药大模型突破：书生·浦语3.0性能跃升112.4%，开启AI医疗新纪元

前沿技术指南：解码书生·浦语3.0大模型——生物医药领域的AI革命与未来展望

技术背景：从书生·浦语2.0到3.0的进化逻辑

2025年9月19日，上海市科委发布的《生物医药产业创新发展白皮书（2025）》中，依图科技与上海交通大学医学院联合研发的“书生·浦语3.0”大模型成为焦点，这一成果源于2023年上海市“生物医药创新发展”重点专项，旨在通过AI技术破解新药研发周期长、临床诊断效率低等痛点。

回顾2022年发布的书生·浦语2.0，其参数规模为2000亿，在自然语言处理（NLP）任务中已达到行业领先水平，但生物医药领域的特殊性（如多模态数据融合、专业术语密度高、因果关系复杂）要求模型具备更强的“专业理解力”，为此，研发团队在3.0版本中引入“生物医药专用架构”，将参数规模提升至4500亿，训练数据量从50TB扩展至120TB，覆盖基因序列、医学影像、临床试验报告等12类核心数据。

核心突破：112.4%性能提升的底层逻辑

根据依图科技2025年9月发布的《书生·浦语3.0技术白皮书》,性能提升主要体现在三大维度：

多模态融合能力质的飞跃
传统大模型在处理文本与影像数据时，往往采用“分步处理+后期融合”的方式，信息损失率高达18.7%，而3.0版本通过“动态跨模态注意力机制”，实现了文本、影像、基因数据的实时交互，在肺癌早期筛查中，模型可同时分析CT影像的结节特征（影像模态）、患者基因的EGFR突变状态（基因模态），以及历史病历中的吸烟史（文本模态），诊断准确率从2.0版本的88.5%提升至95.2%。

长文本理解与因果推理的突破
生物医药领域的研究论文平均长度超过1.2万字，且包含大量“假设-验证”的因果链条，3.0版本引入“递归因果图网络”，将长文本的因果关系抽取效率提升2.3倍，在2025年10月的一项测试中，模型从一篇3.8万字的阿尔茨海默病研究论文中，准确识别出“β淀粉样蛋白沉积”与“tau蛋白磷酸化”的因果关联，耗时仅12分钟,而人类专家平均需要47分钟。

领域自适应学习的革命
针对生物医药领域术语更新快（年均新增术语约1200个）的特点，3.0版本采用“小样本增量学习”技术，2025年11月出现的“新冠病毒奥密克戎XBB.3.1变种”，模型仅需50例临床数据即可完成术语学习，并在24小时内生成对应的诊断建议，相比传统模型（需500例数据+7天训练）效率提升10倍。

2025年9月后的应用场景：从实验室到临床的落地实践

场景1：新药研发的“AI加速器”
2025年12月，某头部药企利用书生·浦语3.0进行肿瘤靶点筛选，模型通过分析20万篇PubMed论文、15万例临床数据，在3周内识别出3个潜在靶点（其中2个为全新发现），而传统方法需要6-8个月，更关键的是，模型预测的靶点与实验验证的吻合率达到82.7%，较2.0版本（65.3%）显著提升。

场景2：临床诊断的“智能副驾”
上海瑞金医院自2026年1月起试点“AI辅助诊断系统”，在内分泌科，模型对糖尿病并发症的预测准确率从89.1%提升至96.4%；在放射科，肺结节良恶性判断的AUC值（0.932）已接近资深主任医师（0.941），值得关注的是，模型还能自动生成“诊断依据链”，“根据CT影像的毛刺征（概率92.3%）、患者CEA指标（18.7ng/mL，超过阈值15ng/mL），结合基因检测的KRAS突变（阳性），判断为恶性结节（概率95.8%）”。

场景3：个性化治疗方案的“精准导航”
2026年3月，复旦大学附属肿瘤医院开展“AI+多学科会诊（MDT）”试点，模型通过整合患者的基因组数据（如PD-1表达）、影像学特征（如肿瘤代谢活性）、以及历史治疗反应，为晚期肺癌患者推荐个性化方案，在30例测试中，模型推荐方案的有效率（73.3%）显著高于传统MDT（56.7%），且中位生存期延长4.2个月。

未来预测：2027-2030年的技术趋势与挑战

趋势1：模型规模向“万亿参数”迈进
根据依图科技研发路线图，2027年将推出书生·浦语4.0，参数规模预计突破1.2万亿，届时，模型将具备“自我进化”能力——通过持续学习最新的临床指南和研究论文，自动更新知识库，2028年可能出现“AI驱动的临床路径生成系统”,根据患者个体特征实时调整治疗方案。

趋势2：与量子计算、类脑计算的深度融合
2026年，上海量子科学研究中心将与依图科技合作，探索量子计算在药物分子模拟中的应用，初步测算显示，量子计算可将分子动力学的模拟速度提升1000倍，结合大模型的语义理解能力，有望在2029年前实现“虚拟药物筛选”的实时化（当前需72小时）。

挑战1：数据隐私与伦理边界
随着模型对医疗数据的依赖加深，如何平衡“数据利用”与“患者隐私”成为关键，2025年10月，上海市卫健委发布《医疗AI数据使用规范》，要求模型必须采用“联邦学习+差分隐私”技术，确保原始数据不出医院，依图科技已在3.0版本中集成相关模块，数据泄露风险从0.03%降至0.002%。

挑战2：模型可解释性的“最后一公里”
尽管3.0版本已能生成诊断依据链，但临床医生仍需要更直观的解释方式，2026年，研发团队计划引入“因果可视化技术”，将模型的推理过程转化为动态因果图（如“A导致B，B影响C”的箭头图）,帮助医生快速理解AI的建议逻辑。

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