过去十年里，互联网技术已经极大改善了医疗就诊流程，如很多医院现在支持网上查检验结果、挂号、缴费等等。2023年，AI技术突飞猛进，国内大模型如雨后春笋，医疗能否和AI结合，创造更便捷的诊疗环境？已经有医院迈出了第一步。
我们一直在讨论，医疗健康行业过去被认为是一个很难快速落地新技术的领域，但我们也非常乐观地认为，医疗健康可能是当下AI技术的最大受益者之一。
如果我们放眼 20 年后，很多事情都有可能发生。但是当下会直面技术和人的难题。人们现在接受什么，能够用技术做什么？当你回顾技术和医疗保健的历史时，你会发现，技术是如何被购买、整合进医生的工作流程中的？我认为短期内，我们需要的不仅仅是比现在好 10% 的技术，而是要有一个能让人们自然而然地接受、非常容易采纳的技术，哪怕它只比现在好 10%。所以，当你考虑什么可以提升10倍的时候，可能是做出决策，或者作为医生的助手帮助医生，这是他们以前没有的超能力。或者，如果它只比现在好 10%，但更容易被采纳，也许它看起来不像软件，可能更像是人员配置或者你发送的短信，这些都很容易融入现有的工作流程。即便这样的改进很小，也可能非常重要，因为医疗健康行业的技能要求非常高。
随着互联网和数字化技术的快速发展，人工智能已经逐渐渗透到各行各业。目前，得益于人工智能的快速发展，医疗行业也进入到了AI融合应用与发展阶段，开始在应用深度层面进行深耕和发力。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。AI医疗的价值体现在提升医疗服务质量、增加医疗服务可及性以及降低医疗成本上。
AI影像：AI在医疗影像分析中展现出巨大潜力，能够辅助医生进行更快速、更准确的诊断。AI技术的应用提高了疾病检测的准确率，减少了医疗差错和漏诊。
药物研发：AI在药物研发领域的应用有助于缩短药物上市周期，降低研发成本，提高研发效率。
辅助临床决策：AI系统能够辅助医生进行临床决策，提供个性化的诊疗方案，优化治疗方案。
政策支持和技术进步是推动AI医疗产业发展的两大驱动力。政府的积极政策为AI医疗提供了良好的发展环境，而技术的持续进步则为AI医疗的实际应用提供了可能。
尽管AI医疗产业前景广阔，但也面临不少挑战，如医疗数据的安全性和隐私保护、数据质量与标准化、医疗服务流程的复杂性等。同时，报告也指出了未来AI医疗产业的机遇，包括业务数据与AI的融合、AI从辅助到自主的角色转变等。
随着AI技术的不断发展和应用的深入，AI医疗产业将迎来更快速的增长。AI将在医疗领域实现更广泛的应用，推动医疗服务的创新和转型，提高医疗服务的质量和效率，实现医疗资源的优化配置。
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例如从诊前预约挂号、在线取号，到诊中院内导航、排队叫号、扫码支付，再到诊后的报告查询、用药提示，“AI陪诊师”能够实现医疗服务的“一站式”串联，为患者提供“虚拟陪诊、现实感知”的就医体验。
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多款数智化方案发布
2023年被很多人称为“医疗大模型的元年”，国内外均有大量厂家将大语言模型应用于医疗健康领域。据统计，截至2023年10月，中国累计公开的大模型数量已经达到238个，垂直类大模型达到103个。
2024世界人工智能大会上，支付宝发布了多模态医疗大模型，以及配套的医疗可信一体机、大模型可信云等多款数智化解决方案。
目前，该多模态医疗大模型不仅提供智能问答、病历结构化和检索、辅助诊断，还可识别解读药品及上百种复杂的医学报告，进行毛发健康检测等，这些都能嵌入医院等机构医疗环节全流程，创新医疗服务的同时，也助力提升机构运营效率。
医疗行业有特殊性，非常依赖于过往的治疗经验。协和等知名医院保存着上百年的病历，至今仍有不少医生要去翻查几十年前的资料。随着医疗数据量的井喷式增长，临床传授、资料查询等传统的知识积累手段局限性越来越大，因此在医疗领域，大模型有着得天独厚的应用场景。
而AI要在严肃医疗领域大规模深度应用，不仅对数据、算法、算力提出了更高要求，也对可靠、安全、隐私提出更多挑战。
当全社会的目光聚焦关注顶尖技术逐步迭代之时，或许会在不知不觉中发现，AI大模型已经植入生活、融入日常，砥砺前行的国产自研人工智能技术已经加速深入寻常百姓家。
