2023年以来，随着的问世，大数据和人工智能技术的迅猛发展，如何应用这些先进技术来解决医疗行业的痛点和挑战，已经成为业界和学界关注的热点。
（完整报告下载见文末）
本报告针对医疗领域AI技术的应用，系统调研了大语言模型底层技术以及海外医疗应用的落地案例，旨在为国内医疗行业的应用提供参考借鉴。
01 与医疗领域大语言模型大语言模型发展概况
作为大语言模型（LLM）的代表，在医疗领域有着丰富的应用潜力。
2022年末，发布的的发布进一步推动了医疗领域大语言模型的快速发展时期：
医疗应用场景
可以理解医学文本、医生或病人的询问，并生成专业的医学文本。这不仅可以辅助医生进行更精准的诊断和治疗，还能帮助病人更好地理解自己的健康状况。
典型应用场景：
02 医疗行业应用：辅助医疗健康服务
在医疗机构场景下，可以作为医生的辅助工具来提升诊疗流程效率。
诊前阶段，可以帮助进行预诊咨询；
诊中阶段，该模型可以辅助临床笔记整理；
诊后阶段，它还能处理一些保险事务和健康管理。
健康管理阶段，可以帮助医疗机构将服务能力延伸到家庭场景：
注意：由于医疗服务的高度专业性和敏感性，主要用于信息化和效率提升，而不是直接进行诊疗。
03 医疗行业应用：辅助医药研发与生命科学
医药研发和生命科学是高度专业化和技术密集型的领域，其中，对数据和回答的准确性要求极高。在这些领域的应用主要集中在与专业领域数据库结合的形式。
4. 在医疗行业应用展望
展望1：大语言模型技术迭代爆发增长，潜在应用前景广阔
以为代表的大语言模型进入技术迭代的快速增长阶段，对其发展和发布进展应保持关注。
随着模型技术的不断迭代和优化，大语言模型在各行业，包括医疗领域的应用前景正在逐步展现和解锁。
展望2：医疗专用模型迅速发展，产学研一体化成为主流合作模式
医疗领域专用模型（如、Med-PaLM等）也随着的热潮进入快速发展期。
科技公司需要与学术机构和医疗机构深度合作，以确保研发的AI模型能够在医疗场景中准确、安全地应用，这种产学研一体化的合作模式将成为未来发展的趋势。
展望2：国内医疗大语言模型QA数据集建设待加强
建立完善的医学问答（QA）数据集是评估模型在理解和生成医学知识方面能力的关键，将为国内大模型研发提供底层支持。
在数据集的建设过程中，需要充分考虑到中国特色的医疗问题，如中文语言特性、中国特色医学（中医/民族医学）和医院与医保术语等。
展望4：在医疗领域应用初现，主要发挥辅助效率提升的作用
在医疗领域的应用以提升效率的辅助性工作为主，如患者交互、临床笔记记录、健康管理等环节。
由于定位于通用模型，大语言模型在医疗领域更深入的应用（如诊断和治疗方案推荐等），还有待医疗领域专用模型的研发。
展望5：+专业领域数据库有望成为医药研发和生命科学领域的主要解决方案
结合专业数据库，能够为用户提供来源可靠、准确度高的数据反馈，满足专业人员的高标准需求。
这种结合专业数据库的平台可直接用于医药研发和生命科学等专业场景中。
结语
总体而言，在医疗行业的应用正展现出巨大的潜力和广泛的前景。从信息处理到诊疗辅助，从医药研发到生命科学，这一切都预示着AI将在医疗行业发挥越来越重要的角色。而对于所有参与者来说，如何安全、高效地利用这些先进技术，将是未来需要不断探索和解决的重要问题。
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