在人工智能快速演進的時代，“國內(nèi)AI大模型醫(yī)療”正成為推動我國醫(yī)療體系智能化、現(xiàn)代化的重要驅(qū)動力。從輔助診斷到臨床科研，從智慧醫(yī)院建設(shè)到公共衛(wèi)生管理，AI大模型正在各個維度深度嵌入醫(yī)療場景。

尤其在近年來“國產(chǎn)大模型”技術(shù)飛躍的背景下，國內(nèi)AI廠商紛紛將自研模型應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域，探索出一條兼具技術(shù)落地性與行業(yè)適應(yīng)性的智能醫(yī)療新路徑。

一、什么是“AI大模型醫(yī)療”？

所謂AI大模型醫(yī)療，主要是指利用人工智能大語言模型(如中文GPT、醫(yī)療專用Transformer模型等)進行醫(yī)療數(shù)據(jù)理解、問答推理、輔助決策、圖像識別等任務(wù)。它本質(zhì)上是將NLP(自然語言處理)、CV(計算機視覺)、多模態(tài)融合、知識圖譜等技術(shù)能力統(tǒng)一整合在大模型體系內(nèi)，賦能臨床應(yīng)用。

AI大模型相較于傳統(tǒng)AI工具，在醫(yī)療領(lǐng)域具備以下優(yōu)勢：

具備上下文記憶能力：支持多輪醫(yī)學(xué)問答與歷史病歷的邏輯推演;

專業(yè)知識覆蓋廣泛：可嵌入醫(yī)學(xué)文獻、診療指南與病理數(shù)據(jù)庫;

適應(yīng)多模態(tài)信息：兼容文字、影像、語音等多類醫(yī)療數(shù)據(jù)輸入;

可遷移性強：模型可微調(diào)適應(yīng)不同醫(yī)院科室、地區(qū)疾病結(jié)構(gòu)。

二、國內(nèi)AI大模型在醫(yī)療領(lǐng)域的演進路徑

1. 起步期：2018-2020

國內(nèi)AI醫(yī)療早期階段以“圖像識別+輔助診斷”為主，如肺結(jié)節(jié)識別、DR/CT影像分析等。典型廠商包括依圖、深睿、推想科技等，采用傳統(tǒng)CNN模型。

2. 發(fā)展期：2021-2022

大模型概念逐步興起，清華智譜、訊飛、百度等企業(yè)推出中文大語言模型，AI在醫(yī)療問答、醫(yī)學(xué)文本摘要等任務(wù)初顯成效。開始探索知識圖譜與醫(yī)學(xué)語料結(jié)合。

3. 爆發(fā)期：2023-至今

文心一言、通義千問、星火認知、ChatGLM、Kimi等國產(chǎn)大模型全面升級，并同步推出“醫(yī)療垂類模型”。如百度發(fā)布“文心·醫(yī)曉生”，阿里推出“通義·醫(yī)語”、科大訊飛發(fā)布“訊飛星火醫(yī)療模型”，推動AI向臨床實際應(yīng)用靠攏。

三、核心廠商與代表性產(chǎn)品盤點

1. 百度健康 × 文心·醫(yī)曉生

功能：支持輔助問診、病例總結(jié)、醫(yī)學(xué)對話生成;

特點：對接百度健康A(chǔ)pp、千帆平臺，能提供二甲以上醫(yī)院部署;

場景：問診機器人、在線咨詢助手、醫(yī)生助手工具。

2. 訊飛醫(yī)療 × 星火醫(yī)療模型

功能：醫(yī)學(xué)知識問答、電子病歷整理、語音錄入識別;

特點：結(jié)合語音識別+NLP能力，適配基層醫(yī)院;

場景：基層醫(yī)生錄音轉(zhuǎn)寫、科普內(nèi)容生成、醫(yī)療教育。

3. 阿里健康 × 通義·醫(yī)語

功能：AI醫(yī)生助手、智能分診、問答解讀;

特點：背靠阿里數(shù)據(jù)，接口穩(wěn)定;

場景：電商醫(yī)藥服務(wù)平臺、智慧藥房咨詢系統(tǒng)。

4. 依圖醫(yī)療 × 自研多模態(tài)大模型

功能：CT影像識別+文本輔助診斷;

特點：深耕醫(yī)學(xué)影像十余年，自研大模型與算法能力強;

場景：肺癌篩查、腦出血識別、糖尿病視網(wǎng)膜病變預(yù)測等。

5. 華為云 × Pangu醫(yī)療大模型

功能：藥物發(fā)現(xiàn)、基因預(yù)測、蛋白結(jié)構(gòu)建模;

特點：主要面向科研和藥企;

場景：生命科學(xué)、藥物研發(fā)、科研協(xié)同平臺。

四、AI大模型醫(yī)療的典型落地應(yīng)用場景

1. 智能導(dǎo)診與在線問診

結(jié)合大模型語義理解能力，提供24小時在線健康咨詢服務(wù)，初步分診、給出建議，提高醫(yī)療服務(wù)可及性與效率。

2. 醫(yī)學(xué)文獻摘要與病例解讀

AI自動閱讀PDF格式醫(yī)學(xué)文獻或電子病歷，提取核心信息供醫(yī)生快速掌握病情。

3. 輔助診斷系統(tǒng)

輸入CT、核磁等影像信息，大模型進行病灶定位、疾病風(fēng)險預(yù)測，協(xié)助醫(yī)生做出診斷決策。

4. 醫(yī)生助手與科室助手

在多學(xué)科聯(lián)合會診中，大模型可調(diào)取歷史記錄、整理意見摘要、自動生成初步診療計劃。

5. 醫(yī)療科普內(nèi)容生成

AI生成符合大眾閱讀習(xí)慣的健康科普內(nèi)容、疾病預(yù)防知識，適用于微信公眾號、短視頻腳本、問答平臺。

五、AI大模型醫(yī)療的挑戰(zhàn)與瓶頸

盡管前景廣闊，當(dāng)前AI大模型在國內(nèi)醫(yī)療領(lǐng)域仍面臨諸多挑戰(zhàn)：

1. 醫(yī)療數(shù)據(jù)稀缺與隱私壁壘

由于電子病歷、影像資料均屬于敏感數(shù)據(jù)，醫(yī)院難以大規(guī)模開放訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，限制了模型微調(diào)與定制。

2. 專業(yè)性不足與幻覺問題

大模型容易“自信地胡說八道”，在沒有醫(yī)學(xué)推理能力或未更新知識庫時，容易給出錯誤診療建議。

3. 合規(guī)監(jiān)管尚未完善

醫(yī)療AI涉及臨床安全、倫理合規(guī)等紅線，缺乏統(tǒng)一的國家級認證體系或標(biāo)準(zhǔn)化接口規(guī)范。

4. 醫(yī)療從業(yè)者信任度不足

部分醫(yī)生仍對AI持保留態(tài)度，擔(dān)心其干預(yù)臨床流程、誤導(dǎo)判斷，需要建立人機協(xié)同機制。

六、AI大模型醫(yī)療的發(fā)展趨勢

1. 從工具向醫(yī)生共生助手轉(zhuǎn)變

未來AI將不僅是“工具人”，更是醫(yī)生的“第二思維引擎”，在人機協(xié)同模式下共同提升診療效率。

2. 多模態(tài)融合成為標(biāo)配

結(jié)合語音+文本+圖像的大模型將成為醫(yī)療AI的主流，實現(xiàn)“開口說、AI寫、圖片判”的閉環(huán)能力。

3. 專病?？颇Ｐ蛯⑨绕?/strong>

通用大模型之上疊加“神經(jīng)科模型”“腫瘤科模型”“兒科模型”等垂直能力包，增強專業(yè)深度。

4. 模型輕量化推動邊緣部署

小型化AI模型將在醫(yī)院局域網(wǎng)、終端設(shè)備上運行，提升隱私保護和部署效率。

5. 國家層面將出臺監(jiān)管與認證規(guī)范

預(yù)計國家藥監(jiān)局、工信部等將聯(lián)合發(fā)布醫(yī)療AI模型評估標(biāo)準(zhǔn)，推動行業(yè)健康發(fā)展。

總結(jié)

“國內(nèi)AI大模型醫(yī)療”不再是實驗室中的技術(shù)概念，而是真正走進臨床、走向病患的現(xiàn)實工具。隨著基礎(chǔ)模型能力不斷精進、應(yīng)用接口日益豐富、合規(guī)體系逐步清晰，AI大模型將在中國醫(yī)療體系中扮演越來越核心的角色。