大模型在医疗领域的应用正逐步深入，目前主要体现为对已有场景的重构与优化。尽管尚未完全展现出颠覆性的新场景创新，但以下九个场景被认为最有可能率先接入大模型技术，显著提升医疗服务效率与质量。
01 辅助诊断辅助决策
相对于传统的临床决策支持系统（CDSS），大模型的训练数据来源更为广泛，具备更强的自我净化与推理能力，能为 CDSS 带来显著的性能提升。
在辅助诊断方面，医生在日常诊疗中需要调动海量医学知识并记忆复杂的患者信息，容易产生认知疲劳。引入大模型可以帮助医生自动记录关键信息，缓解工作负荷。同时，大模型通过学习电子病历、医学文献等数据，能够与医生进行自然语言互动，提供鉴别诊断建议，从而提升诊断的准确性及效率。这两条作用路径均能有效提高医生的诊断质量与效率。
目前，百度灵医智惠、卫宁健康、惠每科技等企业已在尝试将大模型融入自身的 CDSS 产品中，旨在提升决策的完整性与准确性。
02 治疗方案生成
理论上，大模型可在急救药学服务、骨科、细菌感染等领域接收患者信息后迅速生成初步治疗方案。尤其是在急救场景中，大模型能根据患者实时信息快速生成治疗建议，辅助医生更快做出判断，为患者争取更多救治时间。目前尚无成熟的企业级产品正式发布，但技术可行性已得到验证。
03 质控
大模型可对结构化的医疗文书进行自动录入、形式质控及内涵质控。由于医生书写习惯不同且精力有限，大模型可快速生成规范的医疗文书模板。该模板具备质控逻辑清晰、内容表达丰富等特征，能够按照标准准确录入文书，减轻医生在书写、检查等环节的负担。主流的大语言模型（LLM）均可提供多样化的质控功能。
04 患者服务
大模型可通过通俗的语言为患者进行导诊、答疑，或用智能支持的药品说明书替代传统说明书。传统的患者教育需要医生投入大量精力编写材料，并在专业性、易读性之间取得平衡，后续沟通释疑也消耗资源。大模型可以针对患者的母语背景生成相关的患教资料，并与患者对话提供其需要的信息，实现个性化服务。
05 医院管理
大模型可生成医院管理所需的各类表单，为管理者提供辅助决策支持。它能统计包含医生基础信息、临床能力、医院后勤、财务等各个方面的数据，然后生成匹配医院现状的动态管理计划，对医疗资源进行智能高效的配置。以医疗设备管理为例，大模型可以规划各项设备采购与维护计划，生成维修相关表单，有效提高管理效率。
06 教学科研
在研究方面，大模型可在选题立项、研究方案设计、结果分析、成果编写等方面发挥很大作用。需要注意的是，大模型也存在伪造参考文献引文、无法甄别科研贡献、无法对于生成内容负责等问题，有待后续逐一解决。
在教育方面，大模型可协助医生编写教案，替代解答部分重复性问题。医生在履行教学职能时需耗费大量时间编写教案、回答学生提问，导致有临床、科研任务的医生精力被重复性劳动占用。大模型的引入可以分担医生压力，如辅导第一年资学生的学习，将医生从医学教学任务中解放出来，帮助其专注临床科研工作。
07 中医
中医常面临医疗知识难以显性化、结构化的问题，导致知识传承相对困难。引入大模型可对中医相关知识进行数据挖掘，推动相关知识体系的构建，以标准化的形式为患者生成诊疗方案。
目前发布中医大模型的企业较少，以大经中医为例，其'岐黄问道·大模型'包含基于已确诊疾病的临床诊疗大模型、基于症状和体征的临床诊疗大模型、中医养生调理大模型。这些模型分别可作用于：根据用户提供的疾病、症状、体征信息，给出辨证（诊断）结果和治疗方案（中药处方）；根据用户提供的主诉症状和伴随症状、体征信息，给出辨证（诊断）结果和治疗方案；根据用户提供的症状、体征信息，给出个性化中医健康状态辨识结果，以及食疗、茶饮、推拿、艾灸等多维度养生方案，推动中医知识标准化、诊疗标准化。
08 药物研发与销售
在研发方面，大模型可在药物发现、临床前研究等环节提高靶点发现效率，构建复杂分子；亦可在临床试验环节对设计思路、统计方法的推荐等方面提供支撑，极大提升药物研发效率。
例如晶泰科技噬菌体展示平台 XpeedPlay 能够利用大模型超高速生成苗头抗体。在研究 VHH 抗体结构时，该平台通过同时优化多种药物特性，帮助晶泰科技获得了大量最有前景的新 VHH 抗体序列。
在销售方面，大模型可在药物市场推广时以自动化、智能化的方式连接目标用户，打造更为精准的用户画像，进而降低营销成本，提升营销效率。
09 公共卫生
大模型可用于辅助流行病学的大数据分析及趋势判断。由于传播方式和传播路径具备复杂性、偶然性，疾病发展的不确定性和变化性非常大，超出常规算法的能力范畴。相比之下，大模型可以对流行病学的大数据分析和预测进行有效支撑，给出较为精确的判断。目前国内外拥有大量研究机构和医院进行相关探索，并已取得了不错的成绩。
挑战与展望
尽管大模型在医疗领域的应用前景广阔，但仍面临诸多挑战。首先是数据隐私与安全，医疗数据高度敏感，如何在保护患者隐私的前提下利用数据进行模型训练是关键。其次是模型的可解释性与幻觉问题，医疗决策关乎生命，模型生成的错误信息可能导致严重后果，因此需要建立严格的审核机制。最后是系统集成难度，如何将大模型无缝嵌入现有的医院信息系统（HIS）中，保证系统的稳定性与响应速度，也是落地实施的重要环节。
未来，随着技术的进步与法规的完善，大模型有望成为医疗行业的核心基础设施之一，推动医疗服务向智能化、个性化方向转型。
