大模型改变医疗行为

人工智能大模型正在深刻改变医疗行业的面貌。 从辅助诊断到个性化治疗，从药物研发到公共卫生管理，大模型的应用正在为医疗健康领域带来前所未有的机遇和挑战。

在临床辅助诊断方面，首都医科大学附属北京天坛医院联合北京理工大学团队开发的 “龙影”大模型（RadGPT）表现亮眼。 基于该模型研发的“中文数字放射科医生”“小君”能够通过分析MRI图像快速生成诊断意见，平均生成一个病例的诊断意见仅需0.8秒。目前“小君”医生可以针对脑血管病以及脑部、颈部和胸部等十几个部位的肿瘤、感染类疾病等上百种疾病给出诊断意见，大大提高了诊断效率。

在药物研发领域， 晶泰科技的XpeedPlay平台利用大模型技术，实现了超高速生成苗头抗体 ，显著加速了药物研发流程。 智源研究院研发的全原子生物分子模型OpenComplex 2则能有效预测蛋白质、RNA、DNA、糖类、小分子等复合物 ，为药物研发提供了强大工具。

大模型在医疗质控方面也发挥着重要作用。 惠每科技推出的医疗大模型在病历质控场景中的应用可以模拟人工专家 ，自动分析病历文书中存在的内涵缺陷，并通过CDSS推送缺陷问题和修改意见，供医生修改病历进行参考。这不仅提高了病历质量，也为医生减轻了工作负担。

在患者服务方面， 百度文心大模型与灵医大模型合力支撑的AI药品说明书为患者提供了更便捷的教育和信息获取渠道。 AI药品说明书既支持患者阅读药品说明，也支持患者通过文字、语音的方式向AI药品说明书进行提问，大大改善了患者的用药体验。

大模型的应用正在深刻改变医疗行为。 首先，它显著提高了医疗效率。以“小君”医生为例，其诊断速度是传统人工的数十倍。其次，大模型的应用改善了医疗质量。通过分析海量数据，大模型能够提供更精准的诊断和治疗建议。再次，大模型有助于降低医疗成本。通过优化资源配置和减少人为错误，大模型的应用能够有效降低医疗系统的运营成本。

然而，大模型在医疗应用中仍面临诸多挑战。首先是 数据安全和隐私保护问题。 医疗数据高度敏感，如何在利用数据的同时保护患者隐私是一个亟待解决的问题。其次是 模型的可解释性和透明度。 医疗决策需要高度的可解释性，如何让大模型的决策过程更加透明是另一个重要课题。此外， 大模型的泛化能力也需要进一步提高 ，以适应不同地区、不同人群的医疗需求。

展望未来，大模型在医疗领域的应用前景广阔。随着技术的不断进步，我们有理由相信，大模型将为医疗行业带来革命性的变化，提高医疗服务的质量和效率，为全球患者带来更大的福祉。正如斯坦福大学的Wachter博士所言：“我认为人工智能在医疗保健领域尚未达到临界点，它的应用肯定令人印象深刻，而且潜力显然是巨大的。我认为这必须在未来10年内发生。”