其中，在健全因地制宜发展新质生产力体制机制这一点中有提到要完善推动新一代信息技术、人工智能、航空航天、新能源、新材料、高端装备、生物医药、量子科技等战略性产业发展政策和治理体系，引导新兴产业健康有序发展。在全面深化医疗卫生体制改革大背景下，人工智能的应用落地显然已进入加速期。

目前医疗大模型已覆盖医学知识问答、生物及药物研发、智慧诊疗、医保知识管理等领域。现代化智慧医疗迫切需要有效地利用和深入挖掘医疗领域积累的海量多模态数据，根据临床场景数据交互类型的不同，可分为文本任务、视觉任务、语音任务、跨模态任务等。具体临床场景，如就诊前的挂号问诊、健康宣教、知识问答；就诊中的辅助诊断、电子病历生成、手术模拟；就诊后的健康管理、医药服务、慢病管理；医学研究领域的文献挖掘、药物研发；医疗元宇宙中的场景构建、情感交互等。

医疗元宇宙作为智慧医疗的重要创新，通过虚拟显示技术打破空间和资源的限制，促进医疗服务的协同发展。然而，构建医疗元宇宙需要创建大量的虚拟场景、复杂的推理预测、丰富的交互和情感表达等。在医药生物研究方面，也面临着海量数据和分子结构推理困难的问题。

目前的研究主要采用互联网、专业数据库和私有数据库的多模态数据进行自监督预训练，通过少量下游任务提示或上下文提示对通用大模型微调，并利用迁移学习的思想，提高零样本与小样本学习能力，快速构建出不同的专用大模型以满足上述场景的需求。此外，大模型参数规模巨大，软硬件的协同工作、分布式并行处理和模型压缩等手段对于推动医疗大模型的落地应用至关重要。

2022年Ayera JW等关于医疗问答的研究表明Chat GPT在绝大多数方面表现得较执业医生更加出色，在“回答质量”和“同理心”方面尤为突出。2023年4月Cascella M等进一步论述Chat GPT在医疗问答、健康宣教等场景中的优势。这些研究表明，大模型能够有效缓解医务人员在就诊前环节的压力，提升患者就诊效率。

福鑫科创AI预问诊通过AI引导患者回答主诉、现病史、既往史、过敏史、家族史、个人史、检查检验史等问题，对患者自述情况进行智能分析诊断，推荐辅助诊疗建议，并将信息回传给医生工作站，让医生提前知晓患者病情，优化患者就医体验，提高医院门诊就诊效率，从而达到增加医院营收的目的。

电子病历是临床诊疗中不可或缺的工具，但内容烦杂且形式多样，导致临床中记录、使用和分析过程效率不高。利用大模型的理解分析和创造能力，通过口述或手写记录辅助医务人员生成结构化的电子病历或医疗报告，可以显著提升工作效率。大模型还能检查病历内容的规范性和合理性，分析诊疗方案的科学性，并智能推荐诊断和治疗方案。

福鑫科创通过大模型技术和知识图谱，结合院内大量疑难病例及科研数据，补充人工微调校正，构建医院定制化的医疗大模型，基于该大模型，建设门诊语音生成式电子病历及AI病历内涵质控系统。其语言生成式电子病历系统通过部署智能音频采集设备，实时采集医生&患者问诊对话，借助人工智能自动化技术和自然语言处理技术，融合专业疾病知识图谱、医疗术语，按照门诊病历书写规范，自动生成标准化门诊电子病历，自动回写EMR电子病历系统。

除此之外大模型具备强大的计算机视觉和推理决策能力，还可用于提升医学影像质量、辅助医疗诊断决策和推演治疗方案等。结合虚拟现实技术，大模型可以在术前多次模拟患者手术方案，有效提高手术成功率!

大模型能够从病历中提取关键的医疗信息和指标，为患者定制个性化的健康管理方案，并持续进行健康监测与风险评估。通过分析来自可穿戴设备或家庭监测系统的实时数据，大模型能够及时发现患者的异常状况或病情变化，从而便于医务人员及时介人和调整治疗方案。HeN等分析GPT-3.5和GPT-4在用药咨询方面的准确性和可行性，大模型在医疗保健领域具有应用潜力。此外，苏龙翔等利用大模型对真实病例预测预后和死亡风险，取得了积极成效。

在目前医疗领域中生成式人工智能的相关应用场景，如智能AI预问诊、智能导诊、生成式电子病历等场景正在加速落地中，大模型为医疗信息化领域发展带来了新的发展方向，加速了医疗数字化转型的步伐。但在这个过程中大模型所存在的风险也是不容忽视的，《决定》中也就人工智能安全问题提出了完善生成式人工智能发展和管理机制、建立人工智能安全监管制度这两点重要举措。

福鑫科创在研发医疗大模型及其应用场景的进程中，始终秉持安全第一的原则，我们建立了严格的数据管理与保护机制，强化模型安全机制，在应用场景实施落地的过程中，严格遵守保密措施，确保数据安全，为医疗数字化转型筑起坚实的安全防线。

内容来源：《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》、《医学信息学》杂志。

仅供参考学习，如有侵权请联系删除。