人工智能在医疗健康领域的应用场景

人工智能技术的浪潮正席卷全球，AI以卓越的数据处理和深度学习能力正成为医疗健康领域变革的关键力量，其应用场景在逐步推进的实践中也日益明朗化，目前实际落地的领域包括以下几个方面。

1、智能化诊疗：基于海量医疗数据,辅助临床诊断决策

AI大模型通过分析海量医疗数据，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。

2、个性化治疗：对患者进行精准画像，介入患者管理，提高效率

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，通过大模型数字化应用为不同特征的患者生成定制化疾病科普和药品服务。

3、药物研发:加速候选药物筛选,优化临床试验设计

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。

4、医学影像分析：提升医疗服务效率和水平

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、感染等上百种疾病给出诊断意见。

5、医疗质控:大模型驱动规范化医疗

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，从而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。

6、患者服务：全面答疑,提升就医体验

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。

7、教学科研：构建医学知识图谱,推动医学教育创新

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方面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。

8、公共卫生：有力支持疫情预警，防控传染病

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在医疗领域的未来发展是多方面的，将不仅仅局限于技术的进步，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。