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醫衛信息化發展，政策成為有力推手。上半年電子病歷系統功能應用水平分級評價標準、醫院信息互聯互通標準化成熟度測評指標體系，醫院智慧服務分級評估等需求提升。醫療衛生信息系統向著集約化、一體化發展，以適應醫療集團信息共享、多系統集成使用等，助力醫療衛生機構實現信息共享、互聯互通。醫療信息化市場持續增長。
與此同時，ＡＩ＋醫療應用也被看好。浙商證券于近日發布《關注國產算力和醫療ＩＴ標的——計算機２３Ｑ４策略報告》（下稱《報告》）。
《報告》指出，大模型已經產品化并實現試用。例如，衛寧健康基于ＷｉｎＧＰＴ與行業開放大模型打造醫護智能助手ＷｉＮＥＸ Ｃｏｐｉｌｏｔ為醫護人員提供病歷文書生產、醫療質量監管、風險監測預警、醫學知識服務以及診療過程優化、管理效率提升等智能化服務；創業慧康利用大模型能力打造一系列產品，包括新一代電子病歷、患者個性化就醫引導、慢病患者篩查識別、日常工作助手、低代碼平臺等，部分產品已在三甲醫院試用。
除傳統信息化廠商外，不少互聯網大廠、人工智能企業也紛紛推出醫療大模型。例如，復旦大學附屬中山醫院于光啟慧語聯合開發的“光語醫療大模型 ”，商湯科技發布的升級版醫療健康大語言模型“大醫”，騰訊在混元大模型基礎上開發的醫療大模型等，均已在醫院展開應用。
《報告》認為，醫院對ＡＩ大模型產品需求切實存在。在醫保控費、分級診療的大背景下，ＡＩ能夠通過提升人效、精細化運營、專業賦能的方式，幫助醫院實現降本增效，同時幫助基層醫院提高醫療能力。因此，ＡＩ大模型所嵌入的產品有望實現較好的落地，接下來，醫療ＡＩ大模型商業化落地有望加速推進。
ＡＩ大模型的發展離不開數據，健康數據、臨床數據共享應用當前還面臨許多難點，但８月以來政策端頻頻落地，為數據要素市場建設提供了有效抓手，促進各方積極參與數據要素實踐，國家數據局掛牌也使數據要素化、資產化向前邁進了一步。《報告》認為，中短期內地方政府數據會逐步運營起來，基于各地政府政策對于獲取運營權的要求，有能力開拓數據要素下游應用市場的企業，例如深耕醫保等領域的ＩＴ廠商，可能會占據先機。
充沛的算力是ＡＩ大模型成功實現商業化落地的前提，算力也是政府及企業重點關注的一環。美國不斷收緊高端芯片限制，算力芯片國產化迫在眉睫。《報告》指出，我國近年來持續加大超算政策支持，目前已進入超算算力互聯階段，未來有望建成一體化超算算力網絡和服務平臺，實現算力資源的統籌調度。
今年１０月，工信部等六部門聯合印發了智算算力新基建頂層規劃——《算力基礎設施高質量發展行動計劃》，提出加強行業算力建設布局，滿足醫療等行業應用需求，支撐傳統行業數字化轉型。統籌建設國家和省級醫療大數據中心，完善區域全民健康算力平臺，支撐“互聯網＋醫療健康”應用體系高質量發展。加快基層衛生健康邊緣數據中心建設，強化對各級醫療機構的邊緣算力支撐，實現醫療算力資源的有效下沉。接下來各地政策有望逐步跟進，滿足人工智能發展算力需求，為ＡＩ大模型在醫療領域的應用保駕護航。
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