AI大模型在医疗领域的应用前景：突破隐私和算力瓶颈

haoxyz AI新知识 2024-09-02 29 0

AI 大模型在医疗领域的应用前景

AI 大模型在医疗领域的应用前景十分广阔。当前，国内已有众多企业和机构积极投身于相关研究和应用。
例如，腾讯健康发布了医疗大模型及多场景 AI 产品矩阵；商汤展示了包括 SenseCare® 智慧诊疗平台在内的多个平台，其医疗健康大语言模型 “大医” 也展示了大模型在医疗领域落地的前景；医渡科技发布国内首个面向医疗垂直领域多场景的专业大语言模型。
AI 大模型在医疗领域的应用涵盖了多个方面。在医学影像诊断方面，据亿欧智库统计，2023 年 AI 医学影像市场规模为 24 亿元，截至 2023 年 7 月 5 日，有 70 个人工智能医学影像产品拿到国家药监局批准的三类证。但也存在实际可应用产品少、不能很好嵌入现有诊断流程等问题，在功能拓展和优化上仍有较大提升空间。
在临床诊疗中，AI 大模型不仅可以在接诊过程中自动记录电子病历，还能搜索病人病史和检查结果、生成转诊和出院文件等。例如，梅奥诊所借助患者健康数据训练用于检测冠状动脉疾病的 ECG-AI 模型。

此外，AI 大模型在辅助医生诊断、提高医疗服务效率和质量方面也表现出巨大潜力。比如，百度的医疗大模型正在推进辅助医生书写病历的功能，能将医生写病历的时间大幅压缩，且质量更高。浙大二院发布的 AI 大模型 Medcopilot 能帮助医生更快速准确地做出关键决策，节省琐碎工作时间。
然而，AI 大模型在医疗领域的应用也面临一些挑战，如算力效率低、医学质量不佳、隐私风险等。但随着技术的不断发展和完善，AI 大模型有望为医疗领域带来更多创新和变革，提升医疗服务的水平和效率。

AI 大模型在医学影像诊断的应用现状

医学影像诊断在现代医学中至关重要，而 AI 大模型的应用为其带来了显著的变革。随着医学影像技术的不断进步，影像数据量呈爆炸式增长，传统的人工分析方法已难以满足需求。AI 大模型凭借强大的学习能力和数据处理能力，在医学影像诊断中展现出巨大潜力。例如，在妊娠滋养细胞疾病病理诊断中，GTDoctor 大模型及智能辅助诊断系统 GTDiagnosis 能够实现病灶的准确识别，包括水肿绒毛、增生绒毛和异常绒毛等，识别准确率较高。同时，该模型还能自动生成智能病理诊断报告，为病理医师提高工作效率。此外，京东健康推出的医疗大模型 “京医千询”，整合了大量临床实践指南、医学文献和专家知识，能快速完成在医疗健康领域各个场景的迁移和学习，提升诊断准确率与诊断效率。然而，目前 AI 大模型在医学影像诊断中仍存在一些局限性，如模型泛化能力较弱、训练数据需求量大等问题，需要进一步研究和改进。

AI 大模型在临床诊疗的具体作用

AI 大模型在临床诊疗中发挥着多方面的作用。它能够辅助医生进行更准确的诊断决策，通过分析海量医疗数据，为医生提供有价值的参考信息。例如，在智能化诊疗方面，百度灵医大模型通过嵌入医疗机构的方式，显著提升了诊断的准确性和效率。在个性化治疗中，圆心科技的源泉大模型可以对患者进行精准画像，制定个性化治疗方案，关注患者药物依从性、联合用药预以及疾病康复管理。此外，AI 大模型还能够在药物研发、医学影像分析等方面发挥重要作用，加速候选药物筛选，优化临床试验设计，提升医疗服务效率和水平。