AI 大模型与医疗行业有着天然的契合性。医疗领域存在大量模态种类丰富的数据，且呈现出多学科、跨领域的特点。而大模型的长项就是对多类数据进行整合总结、分析判断和自动摘要。在前沿研究和企业布局的共同推动下，大模型扎根医疗，已经有了明朗的趋势。
提升准确率与工作效率
在保证医疗准确率和提升医疗系统工作效率方面，大模型有着可观的应用潜力。一项发表在《急诊医学年鉴》杂志上的研究发现，人工智能聊天机器人对病人的诊断效果不亚于训练有素的医生。在荷兰 Jeroen Bosch 医院的试点研究中，研究人员将医生的笔记和 30 名病人的匿名信息输入两个版本的 ChatGPT。结果显示，在医生的诊断中（每位医生在病例上列出了他们认为最有可能的 5 个诊断），有 87% 的病例包含正确的诊断，而 ChatGPT 3.5 在 97% 的病例中做出了正确的诊断。
对于判断标准较为多元的病症——比如症状繁多且个体差异较为多样的'心灵感冒'抑郁症，大模型也有望在保证医疗服务质量和公正性方面发挥作用。近期发布在医学期刊 BMJ 的研究显示，ChatGPT 在识别抑郁症程度和确定治疗方法上展现出更高的公正性和精准性。具体来看，ChatGPT 能够更精准地根据临床指南调整治疗方法，且对治疗方案有着更高的遵循度，不会因为患者的性别、年龄与社会经济地位而出现明显偏差。
部署与普及的关键挑战
在行业发展方面，大模型正在被引入临床诊断决策、病例数据管理等领域，衍生出一系列 AI 应用。如何实现部署和普及？性价比是关键。
数据安全和算力成本，是医疗大模型部署落地的两大难题。由于行业特殊性，医疗机构对于数据和隐私安全极其重视，任何医疗数据都要在安全可控的内网环境存储和传输，因此医疗大模型更适合私有化的部署环境。而大模型的训练和推理，要堆叠大量的专用加速芯片，其高额成本和较长的供货周期，往往令医疗机构望而却步。因此，医疗大模型要实现在医疗机构的落地和扩展，需要一套具有性价比且安全稳定的部署方案。
以大模型的部署为例，大部分医院的现有资源环境基本都是面向通用计算的 CPU，少有医院具备面向图形处理和并行计算的 GPU 资源，因而大模型要谈落地，必须攻克部署环境这一难题。对于医院而言，这一问题现存两种可行解法，各有利弊。
其一，医疗机构可在购置应用的同时配备 GPU 运营大模型应用，保证足够的存储和高速的网络连接。这一模式的局限性在于模型的体量，如果模型过大，医院的配置成本会随之直线上升，因而需要控制模型的体量。此外，维护 GPU 集群需要专业的运维团队，这对许多基层医院构成了技术门槛。
其二，医疗机构借助通过云计算的方式将大模型的运算过程剥离出内部环境，直接获取云端运算结果。这一模式需要考虑数据的安全问题及医疗机构对于云计算的接受程度。虽然云原生架构提供了弹性伸缩能力，但敏感的患者数据上传至公有云可能面临合规风险，因此混合云或私有云方案更为常见。
从长期看，大模型在医疗领域充分释放价值仍需要影像大数据助力。如今的 CV、隐私计算等算法相关技术已经到了应用阶段，反而是算力分配基础设施、影像数据数据量两项要素成了制约模型发展的关键所在。因此，算力分配、影像大数据等基础设施建设及跨医院数据集的构建仍需推进，这需要数据管理方在观念上进行改变，并辅以时间的堆砌，实现医疗领域自有的'融合'。
应用场景详解
与传统的医学模型相比，医疗大模型可以更好地处理复杂的数据关系，提供更准确的预测和诊断结果。医疗大模型的具体应用场景如下：
1. 医学影像诊断 医学影像包含了大量的病理信息，如 CT、MRI 等。医疗大模型可以通过学习大量影像数据，帮助医生在肿瘤检测、疾病分型等方面提供辅助诊断。例如，医疗大模型可以自动识别肺部结节的类型和恶性程度，为临床医生提供决策支持。利用卷积神经网络（CNN）和 Vision Transformer 架构，模型能够从像素级特征中提取病灶信息，减少漏诊率。
2. 个性化治疗方案 每个人的基因组都是独一无二的，医疗大模型可以通过对大规模基因数据的学习，预测患者的药物反应、疗效和副作用，并根据个体特征制定个性化的治疗方案。这将为临床医生提供更精准和有效的治疗指导，提高治疗效果和患者满意度。结合药物基因组学知识图谱，大模型能模拟药物代谢路径，优化剂量建议。
3. 疾病早期预测 医疗大模型可以通过学习临床数据和生化指标，识别出患病风险高的个体，并进行早期干预和预防。例如，在心脑血管疾病方面，医疗大模型可以预测出高血压、高血脂等潜在风险因素，及时提醒患者进行生活方式改变，减少疾病发生的可能性。时序数据分析技术在此类场景中尤为重要，能够捕捉生命体征的微小变化趋势。
4. 药物研发与优化 传统的药物研发过程时间长、费用高，并且存在很大的失败风险。医疗大模型可以通过学习已有药物的结构、作用机制和临床数据，预测新药物的疗效和潜在副作用，加速药物研发过程。此外，医疗大模型还可以通过模拟药物代谢途径，优化药物的剂量和给药方式，提高药物的疗效和安全性。生成式 AI 在分子结构设计和虚拟筛选中的应用正在显著缩短新药上市周期。
未来发展趋势
随着医疗大数据的积累和计算能力的提升，医疗大模型在未来将继续发展壮大。未来医疗大模型将在以下方面取得更大的突破：
多模态数据融合 医疗大模型将进一步融合多种数据类型，如影像、基因组、临床文本数据等，实现更全面、准确的医学诊断和预测。多模态对齐技术将解决不同数据源之间的语义鸿沟，使模型能够像人类专家一样综合考量各项指标。
自动化临床决策 基于医疗大模型的临床辅助系统将逐渐普及，为医生提供更快速精准的诊断治疗建议，提高医疗效率和患者治疗结果。智能病历生成、自动分诊和随访管理将成为标配，减轻医护人员的事务性负担。
