随着通用大模型的日益成熟和稳定，医疗大模型的落地应用也将成为提升医疗服务质量和效率的重要手段。然而，要让医疗大模型真正快速落地并发挥实效，并非一蹴而就，需要从多个方面进行精心的规划和有效的实施。我们需要充分考虑业务需求、技术可行性以及数据的有效利用，以确保医疗大模型能够与实际医疗场景紧密结合，为医疗行业带来切实的价值和改变。

在业务方面：
首先，明确目标。通过深入的研究和分析，清晰地确定医疗大模型的应用目标，比如显著提高诊断准确性、精心优化治疗方案等。这样的明确目标有助于精准把握模型所需具备的功能和性能，从而为后续的工作指明方向。
其次，梳理业务流程。全面且深入地分析现有的医疗业务流程，挖掘出那些可以有效应用医疗大模型的关键环节，像是问诊过程中的信息采集与分析、诊断环节中的病情判断辅助、治疗阶段的方案制定参考等。这对于准确确定模型在实际应用中的精准定位和关键作用具有重要意义。
再者，制定实施计划。依据明确的业务目标和梳理清晰的业务流程，精心制定详细的医疗大模型实施计划。这一计划应涵盖项目的时间表，明确每个阶段的起始和结束时间，确保项目按进度推进；合理规划预算，充分考虑模型开发、数据采集与处理、人员培训等方面的资金需求；科学进行资源分配，包括人力、技术设备和数据资源等，以保障项目的顺利开展。
最后，培训与推广。积极组织全面且有针对性的培训活动，让医务人员深入了解医疗大模型的原理、功能和使用方法。同时，大力推广模型的应用，让更多的医务人员在实际工作中积极运用，从而有效提高医疗服务的质量和效率。

在技术方面：
其一，选择合适的技术架构是基础。根据具体的业务需求，谨慎选择适配的医疗大模型和先进的技术架构，例如在处理复杂的图像识别任务时，深度学习中的卷积神经网络架构可能更为适用；而对于基于文本数据的病情分析，机器学习中的决策树或支持向量机等方法可能效果更佳。
其二，模型开发与训练是核心工作。集中精力开发符合需求的医疗大模型，并运用高质量、大规模且具有代表性的医疗数据进行严谨的训练。在训练过程中，严格把控数据的质量和模型的参数调整，确保模型在特定的医疗任务和实际场景中能够展现出出色的准确性和可靠性。
其三，模型优化与评估是提升性能的关键。对训练完成的医疗大模型进行深入的优化和全面的评估。通过采用先进的优化算法和技术，调整模型的结构和参数，以提高模型的性能和泛化能力。同时，运用多种科学的评估指标和方法，如准确率、召回率、F1 值等，对模型的性能进行客观、准确的评估。
其四，模型部署与维护是保障应用的重要环节。将精心训练和优化后的医疗大模型部署到实际的应用场景中，例如高效稳定的在线诊断平台、精准智能的医学影像分析系统等。在部署过程中，确保模型能够与现有系统无缝集成，实现数据的顺畅交互和业务流程的协同运作。同时，建立健全的维护机制，实时监控模型的运行状态，及时处理可能出现的故障和问题，保障模型的稳定运行和持续优化。

在数据方面：
数据收集与整理。广泛收集丰富且充足的医疗数据，涵盖电子病历中详细的患者病情记录、高清晰度的医学影像数据、具有潜在价值的基因数据等。对收集到的数据进行精心的整理和预处理，去除噪声、纠正错误、统一格式等，使其能够有效地用于训练和评估医疗大模型。
数据安全与隐私保护。高度重视医疗数据的安全性和患者隐私的保护，严格遵守国家和地区相关的法律法规以及伦理规范。采用先进的加密技术、严格的访问控制机制和完善的审计追踪系统，确保数据在存储、传输和使用过程中的安全性和保密性。
数据共享与合作。积极主动地与其他医疗机构、前沿的研究机构以及创新的技术公司建立紧密的合作关系，共同探索医疗数据的共享模式和合作机制。通过共享医疗数据和宝贵的经验，实现优势互补、资源共享，携手共同推动医疗大模型的不断发展和广泛应用。

综合来看，只有在业务、技术和数据这三个方面协同发力、精心规划并扎实实施，我们才能有力地推动医疗大模型的快速落地使用，为医疗行业带来创新和变革，为患者提供更优质、更高效的医疗服务。

目前市场头部医疗大模型玩家主要有一下几个：

• 医渡科技：医渡科技大模型在医疗垂类排名第一，其专业性强，提供千人千面的个性化服务，并且支持完全私有化部署，保障了信息安全。目前该模型在分导诊、基础医学、全科医学等多个医疗明确任务场景上的评测表现已经超过 GPT3.5。

• 云知声：云知声的山海大模型具备插件扩展、领域增强、企业定制能力，其医疗能力在 MedQA 任务上表现出色，临床执业医师资格考试成绩超过99%的考生水平。基于该模型孵化的 UNIGPT-MED 模型在 CCKS 2023 PromptCBLUE 医疗大模型评测中夺得 A、B 榜双榜冠军。

• 商汤：商汤的大医医疗健康大语言模型基于千亿参数规模、拥有万亿 token 预训练语料的「商量」大模型，并由超200亿 token 的高质量医学知识数据进一步训练而成，其中包含海量医学教材、医学指南、临床路径、药品库、疾病库、体检报告等资料，及4000万真实病历、医患问答等数据。该模型具有智能自诊、用药咨询、智慧病历、智慧随访等功能。

• 科大讯飞：科大讯飞的星火认知大模型升级的讯飞医疗诊后康复管理平台，将专业的诊后管理和康复指导延伸到了院外。根据患者健康画像自动分析，平台可为患者智能生成个性化康复计划，并督促患者按计划执行。

• 百度：百度的灵医大模型是国内首个实现商业化落地的医疗大模型，已与固生堂、零假设等达成合作，并已定向向公立医院、药械企业、互联网医院平台、连锁药房等200多家医疗机构开放体验。