【原文大意】

文章报道了上海交通大学医学院附属第六人民医院的贾伟平教授和李华婷教授团队，与上海交通大学电院计算机系/教育部人工智能重点实验室盛斌教授团队，以及清华大学和新加坡国立大学的研究团队合作，成功开发了全球首个面向糖尿病诊疗的视觉-大语言模型的多模态集成智能系统DeepDR-LLM。该系统结合了大语言模型和深度学习技术，能够提供糖尿病视网膜病变的辅助诊断结果和个性化的糖尿病综合管理意见。研究成果已在国际权威期刊《Nature Medicine》上发表。

DeepDR-LLM系统在多个国家的多中心队列中进行了回顾性验证，并在中国基层医疗中进行了前瞻性真实世界验证，证明了其在改善糖尿病筛查和基层管理水平方面的有效性。这一系统为全球糖尿病治理提供了创新的数字解决方案，填补了现有AI系统在糖尿病综合诊疗建议方面的技术空白。研究团队通过融合大语言模型的固有权重参数和基层慢病诊疗数据，优化了系统性能，使其能够根据患者的医学影像和具体病情生成精准的糖尿病管理意见。

【分析结果】

技术角度分析

1. 多模态集成智能系统：DeepDR-LLM系统结合了大语言模型和深度学习技术，这种多模态集成方法在医学影像诊断和诊疗意见生成方面具有显著优势。通过融合不同类型的数据（如图像和文本），系统能够提供更全面和准确的诊断结果。

2. 优化与适配：该系统能够适配包括LLaMA在内的大语言模型，并通过融合训练网络层与大语言模型的固有权重参数，突破了低算力资源约束下的多模态大模型优化的瓶颈。这种优化策略使得系统在有限的计算资源下仍能保持高性能。

3. 数据驱动：基于37.2万条基层慢病诊疗和慢病管理数据和知识，系统实现了高效优化训练。这种数据驱动的方法确保了系统能够基于患者个体的临床信息生成精准的糖尿病管理意见。

医疗应用角度分析

1. 糖尿病诊疗：DeepDR-LLM系统专门针对糖尿病的基层诊疗设计，能够提供糖尿病视网膜病变的辅助诊断结果及个性化糖尿病综合管理意见。这有助于改善糖尿病的筛查和管理水平。

2. 全球适用性：该系统在覆盖亚非欧三大区域七个国家的多中心队列中进行了回顾性验证，以及针对中国基层医疗实际开展了前瞻性真实世界验证。这种广泛的验证确保了系统在全球范围内的适用性和有效性。

3. 高质量循证证据：研究团队首次向全球提供了面向糖尿病医疗垂直领域的多模态大模型应用成效的高质量循证证据。这为未来全球糖尿病治理提供了革命性的数字解决方案。

社会影响角度分析

1. 提升基层医疗水平：DeepDR-LLM系统的应用可以有效改善基层糖尿病管理水平，这对于提升全球基层医疗服务的质量和效率具有重要意义。

2. 推动医疗数字化：该系统的研发和应用标志着医疗领域数字化转型的重要进展，为未来医疗服务的智能化和个性化提供了新的可能性。

3. 国际合作与知识共享：研究团队由多个国际知名机构组成，这种国际合作模式有助于推动全球医疗知识和技术的共享，促进全球医疗水平的均衡发展。

综上所述，DeepDR-LLM系统的研发和应用在技术、医疗应用和社会影响三个角度都具有重要的意义和价值。