该模型将逐步开源，并覆盖医学图像、医学文本、生物信息、蛋白质工程等10余种医疗数据模态，旨在促进基于医疗基础模型的跨领域、跨疾病、跨模态科研突破。同时，该模型也能助力解决医疗领域的长尾问题，并推动医疗大模型的产业落地。
"OpenMEDLab浦医"可以将之前医学数据训练中学到的特征，高效地应用于大量医疗下游问题中，从而实现了小数据、弱标注、高效率的训练，适用于不同任务。该模型也兼顾性能与落地的平衡，在医疗场景中的部署应用更加便捷，让基础模型能够应用于更多医疗长尾问题。
在语言模型方面，"OpenMEDLab浦医"可以提供导诊、问诊、健康咨询、辅助决策等多场景多轮会话能力。在图像方面，该模型可以针对放射影像、病理图像、内镜等不同影像模态，实现高精度的检测、分割、分类等前沿研究和临床任务。在生物医药方面，该模型可以助力设计合成高稳定性高生物活性蛋白质，解决蛋白类新药研发中的耗时长、耗费高等难题。
目前，"OpenMEDLab浦医"已与全国多家头部三甲医院及医药企业展开合作。上海人工智能实验室智慧医疗研究中心主任张少霆表示："OpenMEDLab浦医"的问世为人工智能大模型在医疗领域的快速发展和高效落地提供了坚实的基础，这将带动医疗领域的一系列创新，例如模型即服务等模式。随着人工智能在医疗领域落地应用范围的扩大，大模型将更好地赋能医生、服务患者，助力实现"健康中国2030"战略目标。
在未来，AI大模型在医疗领域的市场潜力将是非常巨大的。据市调机构Statista的报告预测，全球医疗AI市场规模将从2021年的110.6亿美元增长到2030年的1879.5亿美元，期间复合年增长率达到37.0%。
