主要观点总结
文章介绍了AI大模型在医疗行业的应用现状和挑战。医疗领域AI技术辅助诊断场景越来越普遍，大模型在医疗行业的作用主要体现在提升医疗工作者效率、改善就医体验、降低研发新药成本等方面。目前，医疗大模型不断涌现，但实际应用中仍面临诸多挑战，如数据安全性、严肃性和安全性、成本等问题。文章还介绍了医疗大模型的一些应用场景，如辅助诊断、预防疾病、药物研发等。
关键观点总结
关键观点1: AI大模型在医疗行业的应用及优势
AI大模型在医疗行业的应用主要体现在交互场景丰富和数据量庞大的领域，如诊疗流程、医学影像、中医康复等。大模型具备自然语言理解和逻辑推演的优势，能够帮助医生快速识别病历、提升医生工作效率、降低患者等待时间。
关键观点2: 医疗大模型的挑战与问题
医疗大模型在实际应用中面临诸多挑战，包括数据安全性、严肃性和安全性、成本等问题。此外，多模态融合也是医疗行业应用大模型未来发展的重要趋势，需要融合图像、语音、生理信号灯多种数据源，以获得更全面的患者信息。
关键观点3: 医疗大模型的应用场景
医疗大模型在辅助诊断、预防疾病、药物研发等领域有广泛应用。例如，通过AI技术快速解读CT影像，辅助医生进行慢阻肺的早期筛查；借助AI的能力，在疾病病发之前进行预防；利用AI技术辅助新药研发，降低研发成本等。
文章预览
▎ 对于专业性极强、容错率极低的医疗领域，大模型距离真正打开局面还早。 作者｜张申宇 编辑｜盖虹达 本文首发于钛媒体APP 在一次线上图文问诊中，由于患者首次上传图片模糊，中国医科大学附属第一医院皮肤科郭昊医生初步判断为患者病症为色素痣，当他准备进行下一步建议时，智能医助弹窗提醒“考虑诊断扁平疣可能性是90%，色素痣可能性是60%”，郭昊犹豫片刻后让患者提供了几张更清晰、多角度的照片，最终确诊为扁平疣。 诸如此类的AI技术辅助诊断场景正越来越普遍，医疗行业也已成为当下行业大模型集中落地和未来最有潜力的领域之一。 AI大模型由于其自然语言理解和逻辑推演的优势，在交互场景丰富和数据量庞大的领域有着天然优势，医疗行业便是如此。据Global Market Insights 报告预计，“AI+医疗”市场规模年均复合增速将超过 29
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