覆盖十大医疗应用领域！盘点国产AI大模型应用经典案例

人工智能技术的浪潮正在席卷全球，AI模型逐渐成为医疗卫生领域变革的关键力量，因为它优秀的数据处理能力和深度学习能力。本文将深入探讨医疗十大场景中AI模型的创新实践，展示其提高医疗服务效率、赋能临床决策、促进行业智能化转型的广阔前景。

十大应用领域

智能诊断与治疗：基于大量的医疗数据，协助疾病诊断决策

通过对海量医疗数据的分析，AI大模型可以帮助医生更准确地诊断。例如，百度灵医大模型利用其强大的数据处理能力，在200多家医疗机构中应用API或插件，显著提高了诊断的准确性和质量。另外，MedGPT大模型由医联推出，在Transformer结构的基础上，其参数达到100B(千亿级)，在预训练阶段使用了超过20亿的医学文本数据，致力于实现从疾病防治、诊断、治疗到康复的全过程智能诊断和治疗。

个性化治疗：对病人进行精确画像，介入病人管理，提高效率

AI大模型在个性化治疗方面，可以对病人进行精确的画像，制定个性化的治疗方法，帮助实现千人千面的病人管理模式。例如，圆心科技的源泉大模型每个用户都有一个标签，管理服务会根据不同特点的人群，通过大模型数字化应用，针对患者的药物依从性、联合用药预期和疾病康复管理，为患者生成定制的疾病科普和药物服务。

药物研发：加快备选药物筛选，提高临床试验设计水平

在药物研发领域，AI大模型同样发挥着重要作用。XpeedPlay平台晶泰科技采用大型技术，快速生成迹象抗体，加快药物研发过程。OpenComplex，智源研究院开发的全原子生物分子模型 2能够有效地预测蛋白质，RNA、DNA、糖类、小分子等复合物，能提高药物研发效率。另外，“云深”腾讯（iDrug）平台同时也具备了小分子药物和大分子药物加速发现的能力。

医学影像分析：赋能急诊科，提高医疗服务效率和能力

AI大模型在医学影像分析领域，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与北京理工大学团队合作推出“龙影”大模型（RadGPT），基于该模型开发的第一位“中文数字放射科医生”“小君”通过分析MRI图像描述，实现了快速生成100多种疾病的诊断意见，平均生成一个病例的诊断意见只需要0.8秒。目前，“小君”医生可以对肿瘤、感染性疾病等数百种疾病给出诊断意见，如脑血管疾病、脑、颈、胸等。

医疗质量控制：大模型驱动规范化医疗，提高医疗文件、影像质量

AI模型能生成标准化的医学文件模板，快速检测文件和图像的缺陷，提高医疗效率和效果。惠每科技推出的大型医疗模型人工专家可以模拟病历质量控制场景中的应用，自动分析病历文件中的内涵缺陷，并通过CDSS推送缺陷问题和修改建议，供医生修改病历参考。信创海河实验室医疗影像质量控制大模型可以快速检查x光片在拍摄过程中是否存在摆位不当等问题，及时调整，使图像更加清晰，避免重复检查或减少后续检查步骤。

6.病人服务：全面答疑，提高医疗体验

AI模型可为病人提供智能化导诊、症状自查、就诊指导等服务，改善病人体验。百度文心大模型与灵医大模型协同支撑。AI药品说明书这是一个典型的例子。AI药品说明书不仅支持患者阅读药品说明书，还支持患者通过文字和语音的方式。 AI 提问药品说明书。在大型模型的支持下，AI药品说明书会根据患者的输入内容一键生成结果，并借助药剂师/医生的虚拟形象进行辅助回答。AI模型为患者获取教育和信息提供了更便捷的渠道。

医疗管理：帮助智能医院建设，优化资源配置

AI模型为医院经理提供协助战略决策支持，提高医院经营效率。万董奉大模型智慧发布实现医疗资源的智能高效配置，覆盖整个病程的大模型应用。医疗群体提供「初级医疗指导」「病例检查质量检查」等待智能应用引擎，减轻医疗负担。与此同时，为医院管理系统提供[国家医疗绩效评估」「综合成本控制方案」等待需要深度定制的功能，支持提升我国公立医院在医疗绩效考核方面的表现，加强医疗资源的高效管理和合理配置。

教学研究：构建医学知识图谱，促进医学教育创新

AI模型在医学教育和科学研究中发挥着重要作用。大型医渡科技模型新一代科研数据平台可以从AI阅读总结文献、自然语言病历获取到智能数据加工、自动统计分析、论文初稿智能生成等方面全面支持临床科研人员。基于超过1000亿精细化Token培训，满足高质量数据要求和精细化数据处理的精细化，为医学科研和临床协助赋能。科研产出的论文周期从6-12个月加快到1-2月。

9.中医智能化：中医现代化、标准化进程加速

AI模型对中医相关知识进行数据挖掘，促进中医知识规范化、诊治规范化发展。天士力医药集团与华为云联合发布的“数智本草”大型中医药模型，为中医药研究提供有力支持，集守正、创新、产业化三大类数据于一体。该模型拥有380亿参数，基于中医药海量文本数据的预训练，结合向量库检索的加强，以及中医药研发多场景的微调，可以更好地帮助研究人员挖掘和总结中医药理论证据，促进中医药现代化发展。

十.公共卫生：有力支持疫情预警，传染病防控

AI模型帮助大数据分析和趋势判断流行病学。最近，柳叶刀 (The Lancet)》子刊 EBioMedicine 发布了一项中国科学家应用自适应适应 AI 重庆市流感活动动力预测模型及多源数据研究结果由平安科技、平安智慧城市、重庆市疾病预防控制中心、陆军军医大学、清华大学联合完成，是中国第一个基于 AI 流感即时预测模型与大数据。

未来展望

AI模型正逐渐渗透到医疗行业的各个角落，AI模型的应用正在推动医疗行业向更高效、更智能的方向发展，从精准诊断到个性化治疗，从药物研发到公共卫生。伴随着科技的不断发展，AI模型将在提高医疗服务质量、促进医疗产业数字化转型方面发挥更为重要的作用。未来，跨领域、智能医疗、包容性医疗、伦理和监管的完善将成为AI模型发展的新趋势，共同开启医疗卫生领域的新时代。

第一，技术融合与跨学科创新。AI模型将与生物信息学、基因编辑、纳米技术等前沿科学领域紧密结合，促进个性化医疗和精准医疗的发展。AI模型可以通过整合不同领域的数据和知识，提供更全面、更深入的医疗解决方案，实现疾病治疗和健康管理的个性化和精准化。

第二，构建智能医疗产业。未来，越来越多的医院和诊所将选择智能化，AI模型将在其中发挥核心作用。AI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效果，从智能诊断、治疗计划的制定到患者监测和康复管理。

第三，实现普惠医疗。AI模型的应用也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。这将大大提高医疗服务的覆盖面和普遍性，实现医疗资源的平衡分配。

第四，完善伦理和监督制度。随着AI模型在医疗领域的广泛应用，伦理和监督问题日益突出。未来需要建立更完善的伦理审查和监督体系，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。

结语

AI模型在医疗领域的未来发展有很多因素，不仅仅是技术的发展，还有伦理和控制。通过不断的创新和努力，AI模型有望给医疗行业带来革命性的变化，提高医疗服务的效率和效果，给世界各地的患者带来更多的好处。

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