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由深圳市大数据研究院、国家健康医疗大数据研究院（深圳）、香港中文大学（深圳）联合研发的中文医疗大模型华佗GPT，在香港中文大学（深圳）附属第二医院成功启用。
TCMLLM由北京交通大学计算机与信息技术学院医学智能团队开发的中医药大语言模型项目，旨在通过大模型方式实现中医临床辅助诊疗（病证诊断、处方推荐等）中医药知识问答等任务，推动中医知识问答、临床辅助诊疗等领域的快速发展。目前针对中医临床智能诊疗问题中的处方推荐任务，发布了中医处方推荐指令微调大模型TCMLLM-PR。研发团队整合了8个数据来源，涵盖4本中医经典教科书《中医内科学》、《中医外科学》、《
仲景中医大语言模型（CMLM-ZhongJing）由复旦大学和同济大学联合开发，借鉴人类记忆的过程，通过对中医方药数据的深度学习与推理，建立的一个基于大语言模型的中医诊疗辅助系统。
神农中医药大模型是由华东师范大学计算机科学与技术学院团队完成的，目标是推动大型语言模型在中医药领域的发展。该模型为开源中文中医药大模型：ShenNong-TCM-LLM。以开源的知识数据作为基础训练而成。
Med-PaLM 是一个大型语言模型 (LLM)，旨在为医学问题提供高质量的答案。我们的第二个版本 Med-PaLM 2 是MedLM 的支撑模型之一。MedLM 是一系列针对医疗保健行业进行微调的基础模型。MedLM 现已面向 Google Cloud 客户开放，这些客户一直在探索从基本任务到复杂工作流程等一系列应用。 Med-PaLM 充分利用了 Google 大型语言模型的强大功能，这
开源轻量级通用生物医学视觉-语言基础模型BiomedGPT，则在多种生物医学任务上展现先进性能。BiomedGPT在25项实验中有16项达到先进水平，并在人类评估中表现出色，总结能力接近人类专家。
上海交通大学清源研究院的研究人员提出了PathoDuet框架，针对病理切片图像的特点，设计了跨尺度定位和跨染色迁移两个预训练任务，有效利用了图像放大倍数和染色方式之间的关联性。PathoDuet在结直肠癌分型和免疫组化标记物表达预测等任务中优于现有方法。此外，通用病理基础模型UNI[39]在超过100万张诊断切片上进行了大规模无监督学习，并在34个任务中展现了卓越的性能。该模型支持分辨率无关分类、
梅斯医学MedSci开发的罕见病诊断智能体，输入疾病的一些症状体征，以及治疗经过，就能智能协助诊断罕见疾病
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