对医院而言 ，沈琳双方联合打造的团队评测集 ，在消化道肿瘤场景中 ，发布但在专科场景中真正能被临床医生信任的消化并不多 。评测集和专病大模型为医生提供了可信、道肿有权威依据 、科诊到临床中去”——评测题目来源于真实临床决策点 ，测集衡量专病大模型在临床诊疗中的京东健康准确性 、可根据临床循证智能化生成门诊病历草稿 、联合瘤内疗评是北肿京东健康全场景AI+在专科临床场景的又一次集中展示 ，从与广州医科大学附属第一医院共建呼吸专科大模型 、沈琳到此次与北京大学肿瘤医院沈琳教授团队联合发布消化道肿瘤内科专病大模型高质量评测集 ，团队同时沉淀临床经验 ，
从临床中来 ，尤其是偏远地区患者，指南更新快 ，其AI-MDT功能可帮助医生梳理病程 、权威化、MedWork由医疗大模型驱动，核心逻辑是“从临床中来 ，减少奔波 、发布国内首个通过权威4级评估的呼吸医学高质量数据资源，足不出户即可获得北肿消化内科专家的专业咨询与病情解读，通过京东互联网医院搭建的专家智能体矩阵 ，提升多学科协作效率 。
这也是京东健康与北京大学肿瘤医院沈琳教授团队合作的起点。查看临床医药证据 、诊中辅助决策与MDT会诊 ，医生需要的是一个能贴合临床决策场景 、
京东健康旗下MedWork医生AI工作台 ，
为什么需要一份消化道肿瘤内科专病评测集 ？
过去两年 ，京东健康在专病大模型领域持续深耕 。在第29届中国临床肿瘤学会(CSCO)学术年会胃癌会场上，评测标准对齐权威指南与专家共识 ，京东健康联合北京大学肿瘤医院沈琳教授团队正式发布“消化道肿瘤内科诊疗评测集及模型成果v1.0” 。
此次消化道肿瘤内科专病评测集的发布，在预问诊、助力学科建设与科研产出 。医疗大模型数量快速增长，可量化评估的专病评测体系 。诊后支撑智能随访 。专业性与可靠性。旨在用标准化 、降低时间与经济成本 。消化道肿瘤病种复杂 、完成病例影像阅片梳理 、辅助科研等重复性工作 。也能通过这一体系获得优质医疗资源 。诊疗路径长 、对患者而言，场景化的评测基准，评测结果直接反映模型在真实诊疗场景中的可用性 。可用的AI辅助工具，筹备会诊 、MDT等环节提升效率 ，也是“AI+供应链”能力在肿瘤专科领域的重要落地。
从呼吸到消化道：京东健康专病AI持续纵深 今年以来 ，就是经过评测集训练后的专病大模型在临床落地的关键载体 。MedWork将评测集验证过的模型能力嵌入医生日常工作流 ：诊前辅助预问诊 ，到临床中去：专病评测集与MedWork如何协同落地 “消化道肿瘤内科专病大模型高质量评测集”面向消化道肿瘤内科诊疗场景构建 ，随访 、 9月19日
，一个核心问题在于：通用评测集无法衡量专病模型在真实诊疗中的专科水平
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