2月24日，騰訊健康宣布通過騰訊雲全面接入DeepSeek大模型，並與騰訊自研的混元大模型“雙核組隊”，全面升級醫療服務。這一升級涵蓋了智能導診、預問診、健康問答、智能用藥、症狀自查、影像報告解讀及質控等多個場景，旨在幫助全國超過1000家醫院快速提升智能應用水平。同時，騰訊健康還為醫療機構、體檢中心、藥械企業和基因測序企業提供了多模型部署及應用方案，進一步推動醫療行業的數字化轉型。
此次升級圍繞就醫全流程展開，從診前的健康問答、症狀自查和智能導診，到診中的智能預問診，再到診後的報告解讀和智能用藥，騰訊健康正逐步將服務切換至“多模型”模式。通過AI助手，醫院可以為患者提供個性化的就醫計劃和健康管理，同時為醫生提供決策支持，包括病史採集、疾病預測、診療方案推薦和用藥安全監控等。這不僅提升了患者的就醫體驗，也提高了醫生的診斷效率和醫療服務質量，為醫療行業帶來了全新的智能化解決方案。
在醫學影像領域，“小覓AI助手”能夠快速分析影像報告，自動檢索歷史報告並比對病情變化，還能根據診斷結論推薦相關檢查、解讀報告疾病含義，並支持錯別字檢測與一鍵糾正，顯著提升了醫生的報告書寫效率。這一技術的應用不僅減輕了醫生的工作負擔，還提高了影像診斷的準確性和效率，為患者提供了更加精準的醫療服務。
此外，騰訊健康還在基因組學和藥械數字化領域推進DeepSeek與混元的“雙模”組合。組學平台AI助手深度融合生物信息學分析工作流開發框架及平台知識庫，為生物信息學分析提供全流程智能輔助；而NGES則為藥械企業打造集智能問答、知識管理、實時信息獲取於一體的AI解決方案，助力企業數字化轉型。這些技術的應用不僅推動了基因組學和藥械行業的發展，還為相關企業提供了更加智能化的解決方案。
為滿足不同機構的需求，騰訊健康通過騰訊雲API、大模型知識引擎調用、TI-ONE平台部署等多種方式，提供公網SaaS、API PaaS以及多尺寸私有化部署模式，靈活適配多種服務器和運行環境。同時，騰訊健康還根據機構特定需求進行深度定制，通過RAG技術搭建醫學專業知識庫，並接入DeepSeek和混元雙底座大模型。騰訊健康自身則使用超過1000億醫學Tokens訓練專屬醫療大模型，結合98%疾病的醫學知識圖譜進行檢索增強，降低生成虛假信息的風險，並引入基於反饋強化的獎勵機制，使模型回復更專業、更貼近患者需求。這些舉措不僅提升了醫療服務的智能化水平，還為醫療機構提供了更加靈活和定制化的解決方案。