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国产 AI 大模型在医疗领域的十大应用场景案例盘点
AI 大模型在医疗健康领域的应用涵盖了十大核心场景，包括智能化诊疗、个性化治疗、药物研发、医学影像分析、医疗质控、患者服务、医院管理、教学科研、中医智能化及公共卫生。文中列举了百度灵医、MedGPT、龙影等具体案例，展示了大模型在提升诊断效率、优化资源配置及加速科研进程方面的实践。此外，文章还展望了技术融合、智能系统构建、普惠医疗及伦理监管的未来趋势，指出 AI 大模型将推动医疗行业向更高效、更智能的方向发展。
AI 大模型在医疗健康领域的应用涵盖了十大核心场景，包括智能化诊疗、个性化治疗、药物研发、医学影像分析、医疗质控、患者服务、医院管理、教学科研、中医智能化及公共卫生。文中列举了百度灵医、MedGPT、龙影等具体案例，展示了大模型在提升诊断效率、优化资源配置及加速科研进程方面的实践。此外，文章还展望了技术融合、智能系统构建、普惠医疗及伦理监管的未来趋势，指出 AI 大模型将推动医疗行业向更高效、更智能的方向发展。
人工智能技术的浪潮正席卷全球，AI 大模型以其卓越的数据处理能力和深度学习能力，正在成为医疗健康领域变革的关键力量。本文将深入探讨 AI 大模型在医疗十大场景中的创新实践，展示其提升医疗服务效率、赋能临床决策、推动行业智能化转型的广阔前景。
AI 大模型通过分析海量医疗数据，能够辅助医生进行更准确的诊断。例如，百度灵医大模型利用其强大的数据处理能力，通过 API 或插件嵌入的方式，在 200 多家医疗机构中展开应用，显著提升了诊断的准确性和效率。此外，医联推出的 MedGPT 大模型，基于 Transformer 架构，其参数规模达到 100B（千亿级），预训练阶段使用了超过 20 亿的医学文本数据，致力于实现疾病预防、诊断、治疗到康复的全流程智能化诊疗。
在个性化治疗方面，AI 大模型可以对患者进行精准画像，制定个性化治疗方案，帮助实现千人千面的患者管理策略。例如，圆心科技的源泉大模型将每一个用户设有标签，管理服务会根据不同特性的人进行针对性关注患者药物依从性、联合用药预以及疾病康复管理，通过大模型数字化应用为患者生成定制化疾病科普和药品服务。
AI 大模型在药物研发领域同样发挥着重要作用。晶泰科技的 XpeedPlay 平台利用大模型技术，超高速生成苗头抗体，加速了药物的研发流程。智源研究院研发的全原子生物分子模型 OpenComplex 2 能有效预测蛋白质、RNA、DNA、糖类、小分子等复合物，可以提升药物研发的效率。此外，腾讯'云深'（iDrug）平台也已同时具备了小分子药物与大分子药物的加速发现能力。
在医学影像分析领域，AI 大模型通过深度学习技术，自动识别医学影像中的病变区域。首都医科大学附属北京天坛医院联合北京理工大学团队合作推出'龙影'大模型（RadGPT），基于该模型研发的首个'中文数字放射科医生''小君'已经实现通过分析 MRI 图像描述快速生成超过百种疾病的诊断意见，平均生成一个病例的诊断意见仅需 0.8 秒。目前'小君'医生可以实现针对脑血管病以及脑部、颈部和胸部等十几个部位的肿瘤、感染类疾病等上百种疾病给出诊断意见。
AI 大模型能够生成规范的医疗文书模板，快速检测文书和影像的缺陷，提高医疗质量和效率。惠每科技推出的医疗大模型在病历质控场景中的应用可以模拟人工专家，自动分析病历文书中存在的内涵缺陷，并通过 CDSS 推送缺陷问题和修改意见，供医生修改病历进行参考。信创海河实验室的医疗影像质控大模型可以迅速检测 X 光片在拍摄时有没有摆位不正等问题，及时调整，让得到的影像更清晰，避免重复检查或减少后续的检查步骤。
AI 大模型能够为患者提供智能导诊、症状自查、就医指导等服务，改善患者体验。百度文心大模型与灵医大模型合力支撑的 AI 药品说明书就是一个典型的例子。AI 药品说明书既支持患者阅读药品说明，也支持患者通过文字、语音的方式向 AI 药品说明书进行提问。大模型支撑下，AI 药品说明书会根据患者的输入内容自动生成结果，并借助药师/医生的虚拟形象进行辅助回答。AI 大模型为患者提供了更便捷的教育和信息获取渠道。
AI 大模型为医院管理者提供辅助管理决策支持，提升医院运营效率。万仞智慧发布的董奉大模型覆盖全病程的大模型应用，实现医疗资源的智能高效配置。医护群体提供「初级医护指引」「病例校验质检」等智能应用引擎，减轻医护工作负担。同时，为医院管理体系提供国家医疗绩效考核、方案综合费用控制等需深度定制的功能，支持助力提升国家公立医院在医疗绩效考核中的表现，加强对医疗资源的有效管理与合理配置。
AI 大模型在医学教育和科研中发挥重要作用。医渡科技大模型基于超过千亿精细化 Token 训练，满足高质量数据要求和精细化数据处理，为医学科研、临床辅助等方面进行赋能，新一代科研数据平台能够从 AI 阅读总结文献、自然语言病历搜索到智能数据加工、自动化统计分析、论文初稿智能生成等全面支持临床科研人员，将科研产出论文周期从 6-12 个月加速至 1-2 月。
AI 大模型对中医相关知识进行数据挖掘，推动中医知识标准化、诊疗标准化发展。天士力医药集团与华为云联合发布的'数智本草'中医药大模型，集守正、创新、产业化三大类数据，为中医药研究提供有力支持。该大模型拥有 380 亿参数量，基于中医药海量文本数据预训练，结合向量库检索强化，以及中药研发多场景的微调，能够更好地帮助研究者完成中医药理论证据的挖掘和总结，推动中医药现代化发展。
AI 大模型辅助流行病学的大数据分析及趋势判断。日前，《柳叶刀 (The Lancet)》子刊 EBioMedicine 发表了一项中国科学家应用自适应 AI 模型和多源数据，预测重庆市流感活动度的研究，该研究成果由平安科技、平安智慧城市与重庆市疾病预防控制中心、陆军军医大学和清华大学联合完成，是中国首个基于 AI 和大数据的流感实时预测模型。
AI 大模型正逐步渗透医疗行业的各个角落，从精准诊断到个性化治疗，从药物研发到公共卫生，AI 大模型的应用正推动医疗行业向更高效、更智能的方向发展。随着技术的不断进步，AI 大模型将在提升医疗服务质量、推动医疗行业数字化转型中发挥更加关键的作用。未来，跨领域融合、智能化医疗、普惠医疗以及伦理和监管的完善将成为 AI 大模型发展的新趋势，共同开启医疗健康领域的新时代。
一是技术融合与跨学科创新。AI 大模型将与生物信息学、基因编辑、纳米技术等前沿科学领域深度融合，推动个性化医疗和精准医疗的发展。通过整合不同领域的数据和知识，AI 大模型能够提供更为全面和深入的医疗解决方案，实现疾病治疗和健康管理的个性化、精准化。
二是智能化医疗系统的构建。未来的医院和诊所将越来越多地采用智能化系统，AI 大模型将在其中扮演核心角色。从智能诊断、治疗计划的制定，到患者监护和康复管理，AI 大模型将提供自动化、智能化的医疗服务，提高医疗服务的效率和质量。
三是普惠医疗的实现。AI 大模型的应用将有助于缩小城乡医疗服务差距，通过远程医疗、移动医疗等技术手段，将优质医疗资源下沉到基层和偏远地区。这将极大提高医疗服务的覆盖率和可及性，实现医疗资源的均衡分配。
四是伦理和监管机制的完善。随着 AI 大模型在医疗领域的广泛应用，伦理和监管问题日益凸显。未来需要建立更为完善的伦理审查和监管机制，确保 AI 技术的应用不侵犯患者隐私，不造成数据泄露，同时保证 AI 医疗决策的透明度和可解释性。
AI 大模型在医疗领域的未来发展将是多方面的，不仅仅局限于技术的进步，更涉及到伦理、监管等多个层面。通过不断的创新和努力，AI 大模型有望为医疗行业带来革命性的变化，提高医疗服务的质量和效率，为全球患者带来更大的福祉。
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