AI 大模型在医疗领域的创新应用有哪些？

AI 大模型在医疗领域的创新应用十分广泛。在辅助诊断方面，AI 算法通过对海量医疗数据的分析，帮助医生快速、准确地识别疾病，提高诊断的准确性和效率。例如，百川智能的 AI 健康顾问能通过连续提问深入了解病情，最后给出诊断建议，仿佛一位经验丰富的全科医生；复旦大学附属眼耳鼻喉科医院推出的 AI 生成式病历系统，深度融合大模型技术、智能语音识别与深度学习算法，在 “儿童屈光不正” 领域实现病历撰写的智能化飞跃，医生只需专注与患者沟通，系统后台即可完成语音识别、关键词抓取、语义理解及病历生成的全过程。
在精准医疗方面，基于大数据和 AI 技术的精准医疗，能够根据患者的个体差异，制定个性化的治疗方案，提高治疗效果。如人工智能在基因组学方面的应用有望实现个性化治疗，通过分析患者的基因信息，AI 可以预测患者对特定药物的反应，为医生制定更为精准的治疗方案提供依据。

医学影像识别也是 AI 大模型的重要应用领域。AI 技术可以辅助医生进行医学影像的解读，快速识别病变部位，减少漏诊和误诊的可能性。例如，在医学影像领域，CT、MRI、PET 等多种医学影像都可以通过 AI 进行辅助分析，帮助医生更准确地诊断肿瘤、心脏病等疾病。
此外，机器人手术系统也有 AI 大模型的助力。AI 辅助的机器人手术系统可以实现手术操作的精准度和稳定性，降低手术风险，提高手术成功率。浙江大学医学院附属第二医院发布的 AI 大模型 Medcopilot，是医生在临床工作中的 AI 助手，通过裸眼 3D 模型唤醒、检验指标自动形成趋势图、病历书写提醒等功能，帮助医生更快速准确地做出关键决策。使用该模型后，医生书写患者出院小结等琐碎工作时间从 20 分钟左右缩短至数分钟内，节省将近 60% 的时间，且准确率达到 95% 以上。
迈瑞医疗与腾讯合作共建的医疗重症大模型，具备了 “病历撰写、患者个性化信息查询、重症知识检索”3 个面向重症科室的智能应用，不仅显著提升了医生处理大量连续变化的临床数据的效率，而且大幅减轻了医生整理病历和病程记录的工作负担。金域医学发布的医检行业首个 AI 大模型 “域见医言”，将实现医学检验服务的全场景智能化，推动检前项目查询更便捷、检中生产作业更智能、检后报告解读更精准。润达医疗与华为云联合发布医疗大模型全场景应用 “CDx 良医小慧”，为临床、患者服务、科研等在内的全医疗应用场景赋能，可为医护人员和个人提供全面服务。

AI 大模型如何辅助医疗诊断

AI 大模型在辅助医疗诊断方面展现出强大的潜力。在图像诊断方面，利用深度学习算法对 CT、MRI、X 光等医学影像进行分析，自动识别疾病特征，提高诊断准确性。例如，一些企业推出的医学影像分析系统，能够快速准确地识别病灶，为医生提供诊断参考。在文本诊断方面，利用自然语言处理技术对病历、诊断报告等文本进行分析，自动提取关键信息，支持医生诊断决策。通过对大量医学文本的学习，AI 大模型可以理解病历中的症状描述、检查结果等信息，帮助医生更全面地了解患者病情。此外，预测诊断也是 AI 大模型的一个重要应用方向。利用时间序列分析和预测模型对患者疾病进展情况进行预测，提前发现疾病发展趋势，实现早期诊断。例如，通过分析患者的历史病历和检查数据，预测患者未来可能出现的并发症，为预防性治疗提供依据。

AI 大模型在精准医疗中的作用

AI 大模型为精准医疗带来了新的机遇。在疾病分类方面，AI 大模型可以根据医学影像的特征和患者的基因数据等多维度信息来分类疾病，从而帮助医生更准确地诊断患者的疾病。例如，通过分析患者的基因组数据，AI 大模型可以为癌症患者提供个性化的治疗建议，选择最适合的靶向药物。在病灶定位方面，AI 大模型可以在医学影像中更精准地识别和定位疾病的病灶，为医生制定治疗方案提供更准确的信息。同时，AI 大模型还可以根据患者的病情和医学影像特征，推荐个性化的治疗方案，提高治疗效果。例如，对于某些复杂疾病，AI 大模型可以结合患者的个体差异，为医生提供最佳的治疗方案建议。

AI 大模型在医学影像识别中的应用

AI 大模型在医学影像识别领域发挥着重要作用。一方面，医学图像的智能分析和可视化未来有很多应用场景，例如在临床诊断以及癌症早筛方面，以及计算机辅助的手术规划系统研发及手术仿真。类似 ChatGPT 这样的生成式 AI 技术未来还可以帮助工程师开发 3D 成像模型。通过大型语言模型（LLM）将有机会创建一个通用的解剖模型，从而能够快速地对每个器官进行训练。另一方面，AI 大模型可以自动学习从大量医学影像数据中抽取出特征，从而实现对图像的分类和识别。例如，在深度学习算法的支持下，AI 大模型可以帮助医生更快速、准确地诊断疾病。具体操作步骤包括数据收集、预处理、模型构建、训练、评估和部署等环节。通过收集大量医学影像数据，如 CT、MRI、X 光 等，进行预处理后构建深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等，然后使用大量数据训练模型，使其能够自动学习特征，最后将训练好的模型部署到医疗机构，帮助医生诊断疾病。

AI 大模型如何助力机器人手术系统

AI 大模型可以助力机器人手术系统实现更精准、高效的手术操作。例如，刘宏斌主持研发的 Embodied AI 多模态手术大模型和 MicroNeuro 微创脑手术柔性机器人系统，以实现 AI 与机器人协作，辅助医生进行微创脑手术。在手术领域，AI 大模型可以通过对大量手术数据的学习，实现自动识别病灶和解剖结构，为医生提供最佳的手术规划方案。例如，外科手术规划软件 EpiNav 结合 CARES Copilot 手术大模型，在神经外科手术中为医生提供手术规划方案，大幅减少手术规划时间。此外，AI 大模型还可以通过延伸医生的手、眼、脑，提高手术的精准度和安全性。例如，脑外科医生可以操作机器人到达脑部深处，实现纤细柔性手术工具在颅内的精准控制，控制手术误差小于 1mm。

AI 大模型在病历撰写中的应用

AI 大模型在病历撰写方面具有很大的应用价值。目前，已有部分医疗大模型产品在医院落地应用，帮助医生提高病历书写的效率。例如，百度的医疗大模型正在推进辅助医生书写病历的功能，基于多次的查房记录等已有单据，帮医生生成出院小结、出院门诊的记录等。为了保证严谨性，输出内容上会有相关的标注和溯源。医生写一个患者的出院病历，大概需要一个半小时甚至两个小时的时间，通过大模型的辅助，时间大概能压缩到十几分钟或者二十分钟，甚至质量也比之前人工写的更高。此外，浙大二院发布的 AI 大模型 Medcopilot 也具有自动生成病历小结等功能，通过自然语言问答，即可实现人机交互，保证即时、准确、可靠。

AI 大模型在医疗重症领域的应用

AI 大模型在医疗重症领域的应用可以提高临床诊疗质量和效率。例如，迈瑞医疗与腾讯合作共建的医疗重症大模型正在推进落地，未来将探索大模型在急诊、麻醉科、影像科、检验科等科室的应用，潜在的应用场景包括辅助诊断，报告生成和审核，临床案例和知识检索，教学质控等。在重症医学科，临床数据量大、维度多 正在加载更多深度信息