2023年3月，必将成为载入人工智能发展史的一个月——史上最强大的多模态大模型GPT-4以及中文语言大模型“文心一言”均正式发布。随着大模型时代的到来，越来越多的科技公司纷纷投入了对大模型的研究与开发。例如，李开复、王慧文等在chatGPT爆火以后纷纷创业炼通用大模型。

有的团队则深耕垂直类模型。2023年4月1日，DeepoMe深度甲基发布了其医学类预训练模型DamoPa的技术白皮书，该模型的特点是对中医证候的表征。正如团队在白皮书扉页上所写的：“这个系统有什么特点？最令我们激动的是，我们可以用它来表征中医基本概念、中医证候，使之可测量、可量化。中医概念的表征与细胞分子特征并无本质上的不同，只是处于不同的复杂性层级。”

目前，最常用于表征疾病原因、药物作用机制的知识体系，主要由人类专家手工编辑形成的信号通路构成。DamoPa的目标是用数据驱动的方式，在大规模数据集中计算得到与人类衰老、疾病病因与机制、药物作用相关的模型，形成预训练模型库。在应用中，基于本地数据（小规模数据集、甚至单个体的生物学测量），应用预训练模型，产生基于本地数据的副本，进而在本地数据上测试该模型与表型的相关性，进而生成基于内源性代谢物、营养素、药物的干预方案。

特别地，DamoPa集成了一个中医证候的映射器，将中医证候也表征为基因模块模型。因此，利用和分子生物学概念完全一致的计算流程，来评估每个个体的中医证候，例如“寒/凉”的量化程度，进而实现个体级的中医证候判断，以及依据中医证候开具复方。

当被问及，你们的目标是什么？团队负责人这样回答：深度甲基的目标是用工程化的方式，探索融合中西医特点的基石数据平台。正如chatGPT现象提示“暴力美学”系统主义的价值，人工智能大模型时代医学的发展也会为“数据飞轮”所驱动快速进化。

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