新加坡启动本地医疗基础模型计划 SIMFONI

新加坡启动本地医疗基础模型计划 SIMFONI

新加坡宣布启动 SIMFONI 计划，目标是把现有基础模型适配到本国医疗体系，用于应对本地人口健康挑战。该项目由新加坡临床研究与创新联盟发起，面向不同医疗场景构建、测试并部署通用型、具临床基础的 AI 工具。

项目团队表示，SIMFONI 将联合学术机构和监管方，建设适用于新加坡的标准化医疗数据集，并同步建立基础模型开发、评估和治理框架，以支持安全、负责任的临床应用。

为什么要做本地适配

SIMFONI 团队指出，现有多模态医疗基础模型大多基于西方人群数据训练，未必能够充分反映新加坡多族群人口结构、本地疾病谱、临床指南以及真实工作流特征。

项目选择“在现有基础模型之上适配和部署”，而不是从零训练全新模型。团队认为，这种方式能够更快把相关临床信息整合到护理现场，同时保留由临床人员做最终决策的原则。

首批聚焦两个临床方向

SIMFONI 的第一阶段将重点推进两个场景。

基层医疗中的心血管代谢疾病决策支持

项目将围绕糖尿病、高血压和高脂血症等心血管代谢疾病，开发 AI 驱动的临床决策支持系统。该系统将结合经过验证的风险预测模型和国家临床指南，帮助基层医疗医生更及时地提供个性化、循证的照护建议。

眼科疾病多模态 AI

项目还将开发面向眼科疾病的多模态 AI 模型，覆盖白内障、视网膜疾病和青光眼等场景。团队认为，眼部信息不仅可用于识别眼科疾病，也可能为糖尿病、心血管疾病和神经系统疾病等全身性问题提供线索。该模型未来有望支持更精准的诊断、风险分层和专科转诊分流。

面向全国医疗系统的长期目标

按照规划，SIMFONI 最终希望把相关 AI 工具嵌入国家电子病历系统，作为临床决策支持能力使用，并逐步覆盖更多疾病和医疗环境。

项目团队表示，从研究走向试点和部署仍需要严格测试、持续验证以及与国家健康优先事项保持一致。不同工具成熟时间会有所不同，因此不会一次性全部上线。

政策与资金背景

SIMFONI 由新加坡卫生部通过 MOH Holdings 旗下 National Medical Research Council Office 提供支持。这一计划也与新加坡更大的医疗 AI 战略相呼应。近年来，新加坡已推进国家精准医疗项目、公共医疗系统 AI 扩展投资，以及与 OpenAI、Google Cloud 等机构的合作，试图建立更符合本国人口和公共卫生目标的医疗 AI 能力。