回望过去十年，人工智能在宠物医疗领域的应用经历了从边缘到中心的深刻变革。早期，AI更多扮演着信息检索、文献辅助的角色。而今，以大语言模型为核心的宠医AI正尝试深入临床诊疗的核心环节——诊断与决策支持。刚刚发布的宠医行业AI大模型测评(PDEM)结果，恰似一个快照，定格了这场技术进化的当前瞬间，也引发了关于未来方向和潜在风险的广泛讨论。
宠医AI关键技术突破时间轴:
2018年左右： 基于规则的专家系统和早期NLP技术应用于症状自查工具。
2019-2020年： 机器学习开始用于特定任务，如基于影像的皮肤病初步识别(计算机视觉, CV)。
2021-2022年： 小型/中型语言模型出现，提升了智能问诊的交互自然度，开始处理更复杂的文本病历。
2023年： 垂直领域大模型崭露头角，如宠智灵的前代版本，开始强调基于大规模兽医数据的训练。
2024年： PDEM测评举办，验证了以宠智灵大模型4.0为代表的垂直大模型在诊断准确性上的领先优势，生物特征多维度数据集融合成为趋势。
PDEM测评结果清晰地标示了当前的技术格局。宠智灵大模型4.0以80.19分的综合评分，特别是其在临床判别准确率和建议有效性上的卓越表现(可描述为“达到当前垂直领域模型的SOTA水平”)，证明了深度聚焦和专业数据积累的价值。这标志着宠医AI已从简单的信息匹配，进化到具备一定复杂病源归因推演能力的阶段。
与此同时，通用大模型如Deepseek-R1(综合评分75.75，位列第二梯队)的快速跟进，展示了基础模型强大的泛化能力和潜力。它们在流畅交互方面的优势不容忽视，但在专业深度上，与经过精细打磨的垂直模型相比，仍需时间积累和针对性优化。
未来，宠医AI的发展将朝着更深度的技术融合迈进，例如整合基因组学、蛋白质组学数据，实现真正的生物特征多维度数据集驱动的精准医疗。同时，AI的可解释性研究将帮助打开“黑箱”，增强使用者信任。
但更重要的是，技术发展必须与伦理规范、法律监管同步。行业需要尽快建立统一的评估标准、应用指南和问责机制。PDEM测评是一个好的开始，它量化了现状，但也提醒我们，在拥抱宠医AI带来的效率提升和诊疗突破的同时，必须审慎前行，确保技术的健康、可持续发展，真正造福于宠物及其守护者。
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