作为人工智能的一个分支，医疗健康AI大模型能通过学习大量数据生成新的数据实例，在医疗领域有着广泛的应用前景，如药物研发、医学影像、医疗文本分析等，不仅能提升医疗服务的质量和可及性，还能够推动整个医疗产业的创新发展，形成新的产业生态和生产力。01 医疗健康AI大模型发展背景
自“人工智能”概念首次提出，历经逻辑推理、专家系统、深度学习等技术，经过数十年发展，从深度学习过渡到大模型时代，以Transformer为框架，融合多头注意力机制的新算法，克服了传统深度学习算法（CNN、RNN）的缺陷，为人工智能带来里程碑式的进步。
在国家层面，我国已经建立高质量医疗数据库，为AI大模型医疗健康场景落地应用减轻阻力。2016年，国家卫健委能力建设和继续教育中心开始着手建立数据库，根据临床需求来反推中心需要进行的工作。由此，中心制定了入库收集的标准，收集数据，并将其应用起来。目前，我国人工智能应用公开数据集包括全息肝癌（50例包含完整影像的全息标准数据）、高度近视眼（100例包含多年随访信息的标准数据）、卵巢肿瘤超声（300例标准数据）。
在学术角度，众多高校启动了关于中文医疗健康AI大模型的研发并在Github上发布源代码，增加了商业企业对于医疗健康AI产品研发的技术支持，大多围绕问诊对话、病历结构化等文字处理相关的功能。在医疗场景应用中，医疗健康AI大模型的问答准确性和全面性有优势，在线医生咨询中，ChatGPT的回答长度较长，质量较高，且被评为富有同理心。医疗健康AI大模型为技术底座，可赋能医疗行业的多场景，如医学诊疗、医疗科研、健康管理、区域医疗建设、制药等等。在医学影像方面，医学影像和大模型结合提升了疾病诊断的准确性和效率，为医生提供了更全面的信息和更好的治疗方案，但也存在数据获取困难、兼容性问题、复杂性和可解释性不足等局限。在药物研发方面，大模型和药物研发的结合可以提高药物研发效率、降低成本、提高准确性和个性化治疗，是药物研发领域的重要趋势和发展方向，基于医疗健康AI大模型，研究人员能够更加高效、准确、个性化地访问有关分子生物学、治疗靶点发现和药物开发的信息。在医疗文本处理方面，使用大型语言模型处理医疗文本可以为医疗专业人员提供更准确、快速、个性化的诊断和治疗建议，从而提高医疗效果和患者满意度，具体应用场景包括临床记录自动化、医疗文献分析、病例报告和研究摘要的生成、自动问答系统、医疗编码和计费等。在学术科研方面，医疗AI大模型可帮助研究者生成初稿、编辑和完善文本、进行文献综述和数据分析、用于语言翻译、辅助临床决策以及医学教育和培训等，但在具体应用时，由于学术的严谨性，使用大模型存在诸多风险，如生成内容的可信度、来源追溯、患者隐私数据的保护等等。北京是国内大模型创新基础最好、人才团队最集中、研发能力最强、产品迭代最活跃的地区，涌现出文心一言、ChatGLM等一批具有代表性的大模型产品。2023年6月27日，北京市科委、中关村管委会举办首期北京市人工智能策源地引领推介活动，发布了北京市首批人工智能行业大模型应用案例，其中，涵盖两个医疗相关模型：数字中医大模型示范应用和基于山海大模型的门诊病历生成系统示范应用。
