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人工智能技術的浪潮正席卷全球，ＡＩ大模型以其卓越的數據處理能力和深度學習能力，正在成為醫療健康領域變革的關鍵力量。本文將深入探討ＡＩ大模型在醫療十大場景中的創新實踐，展示其提升醫療服務效率、賦能臨床決策、推動行業智能化轉型的廣闊前景。
十大應用場景
智能化診療：基于海量醫療數據，輔助臨床診斷決策
ＡＩ大模型通過分析海量醫療數據，能夠輔助醫生進行更準確的診斷。例如，百度的靈醫大模型利用其強大的數據處理能力，通過ＡＰＩ或插件嵌入的方式，在２００多家醫療機構中展開應用，顯著提升了診斷的準確性和效率。此外，醫聯推出的ＭｅｄＧＰＴ大模型，基于Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ架構，其參數規模達到１００Ｂ（千億級），預訓練階段使用了超過２０億的醫學文本數據，致力于實現疾病預防、診斷、治療到康復的全流程智能化診療。
個性化治療：對患者進行精準畫像，介入患者管理，提高效率
在個性化治療方面，ＡＩ大模型可以對患者進行精準畫像，制定個性化治療方案，幫助實現千人千面的患者管理策略。例如，圓心科技的源泉大模型將每一個用戶設有標簽，管理服務會根據不同特性的人進行針對性關注患者藥物依從性、聯合用藥預以及疾病康復管理，通過大模型數字化應用為患者生成定制化疾病科普和藥品服務。
藥物研發：加速候選藥物篩選，優化臨床試驗設計
ＡＩ大模型在藥物研發領域同樣發揮著重要作用。晶泰科技的ＸｐｅｅｄＰｌａｙ平臺利用大模型技術，超高速生成苗頭抗體，加速了藥物的研發流程。智源研究院研發的全原子生物分子模型ＯｐｅｎＣｏｍｐｌｅｘ ２能有效預測蛋白質、ＲＮＡ、ＤＮＡ、糖類、小分子等復合物，可以提升藥物研發的效率。此外，騰訊“云深”（ｉＤｒｕｇ）平臺也已同時具備了小分子藥物與大分子藥物的加速發現能力。
醫學影像分析：賦能放射科，提升醫療服務效率和水平
在醫學影像分析領域，ＡＩ大模型通過深度學習技術，自動識別醫學影像中的病變區域。首都醫科大學附屬北京天壇醫院聯合北京理工大學團隊合作推出“龍影”大模型（ＲａｄＧＰＴ），基于該模型研發的首個“中文數字放射科醫生”“小君”已經實現通過分析ＭＲＩ圖像描述快速生成超過百種疾病的診斷意見，平均生成一個病例的診斷意見僅需０．８秒。目前“小君”醫生可以實現針對腦血管病以及腦部、頸部和胸部等十幾個部位的腫瘤、感染類疾病等上百種疾病給出診斷意見。
醫療質控：大模型驅動規范化醫療，提升醫療文書、影像質量
ＡＩ大模型能夠生成規范的醫療文書模板，快速檢測文書和影像的缺陷，提高醫療質量和效率。惠每科技推出的醫療大模型在病歷質控場景中的應用可以模擬人工專家，自動分析病歷文書中存在的內涵缺陷，并通過ＣＤＳＳ推送缺陷問題和修改意見，供醫生修改病歷進行參考。信創海河實驗室的醫療影像質控大模型可以迅速檢測Ｘ光片在拍攝時有沒有擺位不正等問題，及時調整，讓得到的影像更清晰，避免重復檢查或減少后續的檢查步驟。
患者服務：全面答疑，提升就醫體驗
ＡＩ大模型能夠為患者提供智能導診、癥狀自查、就醫指導等服務，改善患者體驗。
百度文心大模型與靈醫大模型合力支撐的ＡＩ藥品說明書就是一個典型的例子。ＡＩ藥品說明書既支持患者閱讀藥品說明，也支持患者通過文字、語音的方式向 ＡＩ 藥品說明書進行提問。大模型支撐下，ＡＩ藥品說明書會根據患者的輸入內容自動生成結果，并借助藥師／醫生的虛擬形象進行輔助回答。ＡＩ大模型為患者提供了更便捷的教育和信息獲取渠道。
醫院管理：助力智慧醫院建設，優化資源配置
ＡＩ大模型為醫院管理者提供輔助管理決策支持，提升醫院運營效率。萬仞智慧發布的董奉大模型覆蓋全病程的大模型應用，實現醫療資源的智能高效配置。醫護群體提供「初級醫護指引」「病例校驗質檢」等智能應用引擎，減輕醫護工作負擔。同時，為醫院管理體系提供［國家醫療績效考核」「方案綜合費用控制」等需深度定制的功能，支持助力提升國家公立醫院在醫療績效考核中的表現，加強對醫療資源的有效管理與合理配置。
教學科研：構建醫學知識圖譜，推動醫學教育創新
ＡＩ大模型在醫學教育和科研中發揮重要作用。醫渡科技大模型基于超過千億精細化Ｔｏｋｅｎ訓練，滿足高質量數據要求和精細化數據處理，為醫學科研、臨床輔助等方面進行賦能，新一代科研數據平臺能夠從ＡＩ閱讀總結文獻、自然語言病歷搜索到智能數據加工、自動化統計分析、論文初稿智能生成等全面支持臨床科研人員，將科研產出論文周期從６－１２個月加速至１－２月。
中醫智能化：中醫藥現代化、標準化進程加速
ＡＩ大模型對中醫相關知識進行數據挖掘，推動中醫知識標準化、診療標準化發展。天士力醫藥集團與華為云聯合發布的“數智本草”中醫藥大模型，集守正、創新、產業化三大類數據，為中醫藥研究提供有力支持。該大模型擁有３８０億參數量，基于中醫藥海量文本數據預訓練，結合向量庫檢索強化，以及中藥研發多場景的微調，能夠更好地幫助研究者完成中醫藥理論證據的挖掘和總結，推動中醫藥現代化發展。
公共衛生：有力支持疫情預警、傳染病防控
ＡＩ大模型輔助流行病學的大數據分析及趨勢判斷。日前，《柳葉刀 （Ｔｈｅ Ｌａｎｃｅｔ）》子刊 ＥＢｉｏＭｅｄｉｃｉｎｅ 發表了一項中國科學家應用自適應 ＡＩ 模型和多源數據，預測重慶市流感活動度的研究，該研究成果由平安科技、平安智慧城市與重慶市疾病預防控制中心、陸軍軍醫大學和清華大學聯合完成，是中國首個基于 ＡＩ 和大數據的流感實時預測模型。
未來展望
ＡＩ大模型正逐步滲透醫療行業的各個角落，從精準診斷到個性化治療，從藥物研發到公共衛生，ＡＩ大模型的應用正推動醫療行業向更高效、更智能的方向發展。隨著技術的不斷進步，ＡＩ大模型將在提升醫療服務質量、推動醫療行業數字化轉型中發揮更加關鍵的作用。未來，跨領域融合、智能化醫療、普惠醫療以及倫理和監管的完善將成為ＡＩ大模型發展的新趨勢，共同開啟醫療健康領域的新時代。
一是技術融合與跨學科創新。ＡＩ大模型將與生物信息學、基因編輯、納米技術等前沿科學領域深度融合，推動個性化醫療和精準醫療的發展。通過整合不同領域的數據和知識，ＡＩ大模型能夠提供更為全面和深入的醫療解決方案，實現疾病治療和健康管理的個性化、精準化。
二是智能化醫療系統的構建。未來的醫院和診所將越來越多地采用智能化系統，ＡＩ大模型將在其中扮演核心角色。從智能診斷、治療計劃的制定，到患者監護和康復管理，ＡＩ大模型將提供自動化、智能化的醫療服務，提高醫療服務的效率和質量。
三是普惠醫療的實現。ＡＩ大模型的應用將有助于縮小城鄉醫療服務差距，通過遠程醫療、移動醫療等技術手段，將優質醫療資源下沉到基層和偏遠地區。這將極大提高醫療服務的覆蓋率和可及性，實現醫療資源的均衡分配。
四是倫理和監管機制的完善。隨著ＡＩ大模型在醫療領域的廣泛應用，倫理和監管問題日益凸顯。未來需要建立更為完善的倫理審查和監管機制，確保ＡＩ技術的應用不侵犯患者隱私，不造成數據泄露，同時保證ＡＩ醫療決策的透明度和可解釋性。
結語
ＡＩ大模型在醫療領域的未來發展將是多方面的，不僅僅局限于技術的進步，更涉及到倫理、監管等多個層面。通過不斷的創新和努力，ＡＩ大模型有望為醫療行業帶來革命性的變化，提高醫療服務的質量和效率，為全球患者帶來更大的福祉。
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