通讯作者: 赵玉虹, zhaoyh@sj-hospital.org

DOI：10.12201/bmr.202511.00060

Application Status and Challenges of Medical Foundation Models

• 摘要：目的/意义 本文系统评估医疗基础大模型（Medical Foundation Models, MFM）在临床应用中的潜力与局限。方法/过程 通过系统文献综述，分析代表性MFM在多模态融合、检索增强生成和参数高效微调等方向的技术演进，并评估其在实际医疗任务中的表现与边界。结果/结论 研究表明，MFM依托多模态学习与可解释性机制，可显著提升诊疗效率与决策可信度。然而，数据孤岛、算法偏见及生成不确定性仍限制其规模化应用。未来应构建融合技术创新、数据治理与伦理监管的协同生态，以推动MFM的安全可持续发展。

  关键词： 医疗基础大模型; 多模态融合; 隐私与伦理; 智慧医疗

   

  Abstract: Purpose/Significance This study systematically evaluates the potential and limitations of Medical Foundation Models (MFM) in clinical applications.Method/Process Through a systematic literature review, we analyze the technological evolution of representative MFMs in multimodal fusion, retrieval-augmented generation, and parameter-efficient fine-tuning, and assess their performance and applicability boundaries in real-world medical tasks. Result/Conclusion Findings show that MFMs, empowered by multimodal learning and explainability mechanisms, can markedly enhance diagnostic efficiency and decision reliability. However, data silos, algorithmic bias, and generative uncertainty remain major obstacles to large-scale adoption. Future development should establish a collaborative ecosystem that integrates technological innovation, data governance, and ethical regulation to ensure the safe and sustainable advancement of MFMs in healthcare.

  Key words: Medical foundation model; Multimodal fusion; Privacy and ethics; 

  提交时间：2025-11-20

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