大模型技术在各个领域都在进行着积极地探索，医疗领域作为民生的关键领域，也保持着对AI的热情，但毕竟医疗行业是一个具有壁垒的特殊领域，所有的尝试都要考虑的更加充分，尽可能降低试错成本，AI大模型虽然在多模态处理以及算法能力上都有了长足的进展，但仍然存在大模型本身的黑箱性质、幻觉稳定以及输出不稳定等问题，但不可否认的是，AI+医疗未来将是AI落地的最有价值的场景之一，很多应用场景有待发掘。
医疗系统由医院、患者以及制药及医疗器械等厂商的共同构成，本文将和大家分享一下我对AI如何与医疗场景结合的思考。
医院端：
改善医疗资源稀缺性，平衡医院间的资源差异
随着大语言模型等人工智能技术的飞速发展，AI在医院端的应用场景日益丰富，为提升医疗资源使用效率和改善其稀缺性提供了新的解决方案。
清华大学智能产业研究院（AIR）与清华大学计算机科学与技术系合作构建了虚拟医院Agent Hospital，提出了医学智能体自我进化方法MedAgent-Zero，通过在虚拟医院中产生大量无需人工标注的数据，让医学智能体不断提升医疗能力，并在真实世界数据集得到验证。
与此同时，越来越多的医疗机构和医疗平台开始重视人工智能在医疗服务环节的应用，为患者提供更优质、更普惠的医疗服务。AI正在迅速渗透医疗行业的各个环节，包括但不限于影像诊断、药物研发、临床决策支持、健康管理等。
患者端：
改善患者就诊感受，全病程精准关怀
随着大语言模型的发展，AI在患者端的应用场景日益丰富，极大地提升了患者诊疗的体验感和满意度，提高患者的就诊质量及效率。
AI大模型通过分析患者的症状和健康数据，提供智能导诊服务，帮助患者快速匹配到合适的科室和医生，改善患者就医体验。例如，百度文心大模型与灵医大模型合力支撑的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，提供更便捷的教育和信息获取渠道。
患者的依从性一直是一个非常难于管理的环节，AI大模型通过智能分析患者的用药历史和药物依从性，提供个性化的药物管理服务可以帮助患者更好地遵守医嘱，提高治疗效果。同时，AI虚拟护理助手（如聊天机器人）可用于协助解答有关药物的问题、将报告转发给医生或外科医生，以及帮助患者安排与医生的就诊，减轻临床工作人员的工作负担。
制药及医疗器械企业端：
加速药械创新，降低研发成本
AI在药品研发和医疗器械领域的应用正逐渐深入，为医疗健康行业带来了革命性的变革。据动脉网数据 统计，2020年中国医疗AI市场规模已达到66.25亿元，结合AI辅助新药研发和AI助力肿瘤诊疗等市场赛道估算，预 计2020-2025年复合年增长率（CAGR）为39.4%，2025年将突破300亿元。
在药品研发领域，一直有一个“双10”法则，即一个新药的研发周期大约10年，研发投入大约10亿美金。随着AI的发展，AI的应用贯穿了从药物发现到临床试验的各个阶段。AI技术通过分析大规模的生物医学数据，有助于识别潜在的药物靶点，并通过深度学习算法进行化合物筛选和优化，大大提高了药物研发的效率和成功率。例如，AI技术能够预测化学结构变化对化合物特性的影响，从而提高化合物的效能和安全性。此外，AI还在临床试验设计中发挥作用，通过分析过去的试验数据预测哪些患者最有可能从特定药物中受益。
在医疗器械领域，AI技术的应用同样广泛而深入。影像识别叠加人工智能技术，是在医疗领域中AI应 用最为广泛的场景之一。医学影像以庞大且相对标准的数据为基础，叠加智能图像识别等算法的持续 进步，为人工智能医疗在该领域的落地应用打下基础。
限制与挑战：
AI+医疗仍然有很多问题需要解决
虽然AI在医疗领域的应用前景广阔，但同时也面临不少挑战和局限性。这些挑战主要包括数据安全与隐私保护、技术难题、伦理问题、行业标准缺失以及专业人才短缺等方面。
首先，数据安全与隐私问题是AI医疗领域的一大担忧。医疗数据包含了患者的敏感信息，其安全性至关重要。然而，目前医疗行业的信息化程度尚不能满足对数据安全性的高要求，数据分散、数据壁垒以及网络基础设施的不足等问题，都可能成为数据泄露的隐患。
其次，技术层面上，AI在医疗领域的应用需要更精细的数据算法和更高的诊断精准度。国内AI普遍缺少自创算法，计算机算力也存在局限，这在一定程度上制约了AI技术在医疗领域的深入应用和发展。
伦理问题也是AI医疗发展过程中不可忽视的挑战。当AI系统参与到关键医疗决策中时，一旦出现误诊误治等情况，责任归属问题复杂，同时还需考虑患者隐私保护、治疗公正性等伦理议题。
此外，行业标准缺失是AI医疗领域面临的另一大问题。目前，AI医疗产品和服务缺乏统一的行业评判标准，这不仅给患者的安全带来风险，也容易助长企业炒作AI实效性的行为。
最后，专业人才的短缺也是制约AI医疗领域发展的瓶颈之一。AI医疗的落地应用需要既懂医疗又懂信息技术的复合型人才，但目前这类人才在市场上十分稀缺，需要通过创新培养机制和加强实践训练来解决这一问题。
结语
综上所述，AI在医疗领域的应用虽然充满潜力，但要实现其可持续发展，还需克服包括数据安全、技术难题、伦理挑战、行业标准缺失以及人才短缺等多重挑战。
