医疗 AI 产业链现状与大模型技术应用分析
随着大模型时代的到来，多模态 AI 通用化已成为未来的主流趋势。医疗人工智能平台作为一个综合性的系统，涵盖了数据资源层、人工智能平台和医疗应用层等多个层面。在这个领域中，开源框架和算法发挥着至关重要的作用。
核心技术与框架
例如，TensorFlow 这一工程化能力强大的开源框架，以及 Caffe 等在图像方面表现出色的框架，都为我们提供了强大的技术支持。同时，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等算法模型在图像识别等领域的应用也越来越广泛。随着 GPT 等多模态通用 AI 大模型的涌现，NLP、CV、科学计算等多模态大模型 AI 通用时代已经来临。这意味着，未来的医疗人工智能平台将能够更好地融合不同领域的技术，实现更加全面、精准的医疗应用。
AI 大模型引领医疗、互联网、医保信息化革新，插件模式开启全新 AI 时代。在医疗信息化、互联网医疗、医卫和医保信息化等领域，AI 大模型正掀起一场生产力的革命性浪潮。这种变革不仅推动了行业的进步，更预示着 AI 应用领域的新篇章。
通过独特的插件模式，AI 大模型如 OpenAI 的 GPT 系列，正逐步融入各行各业，为开发者提供了前所未有的接入平台。这意味着开发者能够更便捷地将 AI 技术融入自己的产品中，实现智能化升级。OpenAI 与微软 Azure 的强强联手，为 ChatGPT、GPT-3.5、GPT-4 等 AI 大模型提供了强大的 to B 服务能力。这种合作不仅推动了 AI 在企业级应用中的广泛落地，更引领了整个 AI 应用端的发展潮流。
GPT-4 已实现医疗领域商用合作。微软旗下 Nuance Communications 发布与 OpenAI 的 GPT-4 集成的支持语音的医疗病历生成应用程序 DAX（Dragon Ambient eXperience）。GPT-4 对于事实的阐述精度对比 GPT-3.5 高出 40%，在医学知识自测评论考试表现更优秀，支持多模态输入，预测会对医疗信息化、互联网医疗、公卫、医保信息化细分领域产生效率的变革性推动。百度文心一言前期有很多互联网医疗、医疗信息化、创新药械、医保等接入进行内测和工具开发，预计随着百度千帆的企业服务大模型发布，将会进一步推动医疗 AI 的发展。
医疗 AI 框架应用场景
GPT-4 应用于医疗信息化场景——电子病历的生产力解放
当前由医生手动录入医疗信息化系统患者电子病历：当前医生一边问诊一边手写或在电脑上输入电子病历。虽然一些病历医生可以根据信息化系统里面的模板去更改患者信息，但是有一些病历较复杂病程较长，医生需要很详细地记录追踪患者的情况，病历可能达上万字，当前在传统医疗信息化系统中还是由医生手动记录输入这部分信息。未来接入 GPT-4 以后医生解放了文书工作：GPT-4 可以多模态输入数据并理解梳理信息，这也就意味着 GPT-4 大模型可以输入患者和医生的对话并摘取关键信息，医生不用边问诊边记录，可以快速耐心询问患者情况，只需要几秒钟，就能自动生成电子病历，然后自动导入当前的医疗信息化系统。
微软子公司 Nuance：将 GPT-4 用于病历生成程序
微软旗下 Nuance Communications 发布与 OpenAI 的 GPT-4 集成的支持语音的医疗病历生成应用程序 DAX（Dragon Ambient eXperience）。环境 AI 与 GPT-4 技术相结合：Dragon Ambient eXperience (DAX) Express 是第一个将会话和环境 AI 与 OpenAI 的 GPT-4 的高级推理和自然语言功能相结合的全自动临床文档应用程序。Nuance 的环境 AI 技术旨在通过'倾听'医患就诊并做笔记来自动化临床文档。几秒钟形成可接入电子病历系统的临床笔记：通过添加 GPT-4，DAX Express 可在患者就诊后几秒钟内自动创建草稿临床笔记，以便立即进行临床审查。该解决方案还与电子病历软件紧密集成。
GPT-4 应用于医疗信息化场景——为医生提供诊断决策备选
当前 CDSS 临床辅助决策系统会根据患者症状提供给非常多相关疾病和治疗手段，需要医生靠经验判断：当前的 CDSS 系统可以提供给医生一些相关疾病科普参考，比如患者头痛，CDSS 系统就会列出所有引起头痛的常见原因及相关诊疗方法，具体下一步做什么检查进行确诊还是需要靠医生的经验和判断。在时间有限的门诊问诊时间里，医生大部分会根据自己的经验去判断患者下一步需要进一步做 CT 明确病因或是由于疲劳等产生的头痛。CDSS 系统提供的更多是科普和参考的作用。
GPT-4 应用于互联网医疗场景——高效多模态获取患者信息并准确分诊
当前互联网医疗具有智能助手进行分诊提升问诊效率，但是分诊不是很准确，信息获取很粗浅：如进入在线问诊界面，可以根据关键词选择病症，如'咽炎'等，然后小助手会问病程之类设定好的问题，患者可以选择患病时间，接下来实名制进行分诊至值班在线医生。但是问题设置的比较粗糙，虽然可以语音输入和发送照片，但是智能助手对此没有什么反应，这些信息需要医生去处理。分诊也可能出现一些失误，比如示例中的咽炎可能更适合到五官科里面去而不是中医科。
公卫信息化领域——对重大传染病实现实时监测预警
当前我国公卫信息化领域具有监测突发公共卫生事件需求，数据分析多由各领域专家组完成。通过各地区信息互联、各级机构数据填报、网络抓取监测等渠道监测重大传染病情况，并成立专家组定期进行数据分析，研判疫情趋势，给予风险评估，提出建议。GPT 大模型可以在获取数据和数据分析上助力公卫信息化效率提升。GPT 大模型可以通过插件自动获取社交媒体和网络上的传染病数据及前沿公共卫生报告等，减轻当前做网络监测互联网的程序员的工作压力，并自动形成可视化展示分析，提出建议，减轻专家工作量，提升监测效率，不同于当前定期请专家组做分析，GPT 可以实现实时监测分析并生成预警报告。
