2023年是中国医疗大模型发展的元年，各种医疗大模型已广泛应用于临床辅助决策、医学研究、健康管理等多个场景。未来，医疗大模型有望实现多模态AI与医疗实践全流程的深入链接，应用于医疗教育和临床培训，提高药物研发和药物反应监测等方面的能力。但在实际应用中，医疗大模型仍面临一些挑战，如准确度、透明度和可解释性等问题，以及对数据隐私和安全问题的担忧。本文主要探讨医疗大模型在医疗领域的应用及其面临的挑战。

大模型技术在医疗领域的应用

（一）医疗大模型的逻辑框架

医疗大模型一般指在医疗健康领域应用的大规模预训练语言模型（LLM），其训练数据集包含大规模的医疗科研文献、电子病历、医学图像等，参数量通常在百万级到亿级，远超过普通深度学习模型，因而能够获取更强的特征提取和学习能力等。

医疗大模型的典型运作逻辑主要包含三个层面：

从数据层看，大模型可构建医疗数据集，收集包括电子病历、文献报告、医学知识图谱、医学图像等多源异构的医疗数据，同时进行数据清洗、标注、统一编码，构建规模化的医疗语料库。

从模型层看，可使用Transformer、BERT等框架，输入大规模医疗语料，通过Masked LM、Next Sentence Prediction等方式进行无监督预训练。

从应用层看，预训练模型微调，结合医学知识图谱、规则库等知识源增强医学专业性，使用知识蒸馏、参数剪枝等技术压缩模型并在真实临床环境中评估、调优。经验证的模型可部署到医疗信息系统、移动设备等，提供智能服务。

（二）医疗大模型的主要应用场景和适用范围

医疗大模型在医疗领域的应用广泛，涵盖疾病预测、辅助诊断、个性化治疗、药物发现等各个方面，同时还可用于医疗咨询和患者教育，提供相关信息和建议。

在医疗实践场景中，大模型可以协助分析临床文本以提取关键信息，从而加快医生的诊断和治疗建议。此外，大模型还可辅助分析医学影像，帮助检测肿瘤并进行疾病分型。通过分析DNA测序数据，大模型能识别与疾病相关的基因突变，从而制定个性化治疗方案。同时，大模型还能学习最新的医学知识，为医生提供治疗建议和决策支持。例如，腾讯健康发布的混元通用大模型针对医疗领域升级了多个AI产品，包括智能对话、病例结构化与检索、影像报告和辅助诊断等。这些医疗大模型产品已被整合到患者就诊全流程中，从而提高了医疗服务的效率和质量。

在患者护理和保健过程中，医疗大模型可助力实现以下几方面工作：一是远程监测患者健康，特别是慢性病患者，分析生理参数、设备数据和健康记录，帮助医生管理疾病，减少住院和急诊；二是分析健康记录、生活方式和基因信息，识别风险因素和早期疾病迹象，实现个体化健康管理和疾病预防；三是减轻家庭照护负担，提供远程医疗建议和护理指导，改善远程护理体验。如，讯飞医疗诊后康复管理平台基于星火认知大模型，专注于康复指导和诊后管理，提供个性化康复计划，服务延伸至患者日常生活。

在医院管理流程中，医疗大模型可实现以下功能：一是优化患者流程管理，根据患者需求和临床优先级合理分配医院资源，涵盖排队、资源分配和病房管理，提高患者满意度和医疗效率；二是分析患者反馈、社交媒体评论和医疗调查数据，发掘患者意见和需求，为医疗机构提供建议，助力医疗服务改进和患者体验提升。如，东软针对医疗领域推出添翼大模型，全方位融合医疗行业解决方案、产品与服务，添翼的多模态数据融合能力可为医院管理者提供对话式交互和数据洞察，简化数据应用，实现精细化医院管理。

在药物研发过程中，医疗大模型可预测药物-蛋白质相互作用和药物毒性等信息，从而评估新药的功效和安全性，有助于缩减研发周期，加速新药发现。如，清华系初创团队水木分子推出新一代对话式药物研发助手ChatDD，涵盖药物立项、临床前研究、临床试验各阶段，作为制药专家的AI助手，提升药物研发人员的工作效率。

医疗大模型的应用场景展示了其在医学领域的多样性和重要性，可改善诊断、治疗和疾病预防，提高医疗保健质量和效率。其应用涵盖临床、管理、教育、公共卫生等多个方面，突显了医疗大模型的全流程应用，有望推动医疗保健的创新和进步。