AI 大模型在医疗领域的创新应用有哪些？-AI下载

AI 大模型在医疗领域的创新应用有哪些？

作者：AI下载发布时间：2025-03-31

AI 大模型在医疗领域的创新应用有哪些？

AI 大模型在医疗领域的创新应用十分广泛。在辅助诊断方面，AI 算法通过对海量医疗数据的分析，帮助医生快速、准确地识别疾病，提高诊断的准确性和效率。例如，百川智能的 AI 健康顾问能通过连续提问深入了解病情，最后给出诊断建议，仿佛一位经验丰富的全科医生；复旦大学附属眼耳鼻喉科医院推出的 AI 生成式病历系统，深度融合大模型技术、智能语音识别与深度学习算法，在 “儿童屈光不正” 领域实现病历撰写的智能化飞跃，医生只需专注与患者沟通，系统后台即可完成语音识别、关键词抓取、语义理解及病历生成的全过程。在精准医疗方面，基于大数据和 AI 技术的精准医疗，能够根据患者的个体差异，制定个性化的治疗方案，提高治疗效果。如人工智能在基因组学方面的应用有望实现个性化治疗，通过分析患者的基因信息，AI 可以预测患者对特定药物的反应，为医生制定更为精准的治疗方案提供依据。

医学影像识别也是 AI 大模型的重要应用领域。AI 技术可以辅助医生进行医学影像的解读，快速识别病变部位，减少漏诊和误诊的可能性。例如，在医学影像领域，CT、MRI、PET 等多种医学影像都可以通过 AI 进行辅助分析，帮助医生更准确地诊断肿瘤、心脏病等疾病。此外，机器人手术系统也有 AI 大模型的助力。AI 辅助的机器人手术系统可以实现手术操作的精准度和稳定性，降低手术风险，提高手术成功率。浙江大学医学院附属第二医院发布的 AI 大模型 Medcopilot，是医生在临床工作中的 AI 助手，通过裸眼 3D 模型唤醒、检验指标自动形成趋势图、病历书写提醒等功能，帮助医生更快速准确地做出关键决策。使用该模型后，医生书写患者出院小结等琐碎工作时间从 20 分钟左右缩短至数分钟内，节省将近 60% 的时间，且准确率达到 95% 以上。迈瑞医疗与腾讯合作共建的医疗重症大模型，具备了 “病历撰写、患者个性化信息查询、重症知识检索”3 个面向重症科室的智能应用，不仅显著提升了医生处理大量连续变化的临床数据的效率，而且大幅减轻了医生整理病历和病程记录的工作负担。金域医学发布的医检行业首个 AI 大模型 “域见医言”，将实现医学检验服务的全场景智能化，推动检前项目查询更便捷、检中生产作业更智能、检后报告解读更精准。润达医疗与华为云联合发布医疗大模型全场景应用 “CDx 良医小慧”，为临床、患者服务、科研等在内的全医疗应用场景赋能，可为医护人员和个人提供全面服务。

AI 大模型如何辅助医疗诊断

AI 大模型在辅助医疗诊断方面展现出强大的潜力。在图像诊断方面，利用深度学习算法对 CT、MRI、X 光等医学影像进行分析，自动识别疾病特征，提高诊断准确性。例如，一些企业推出的医学影像分析系统，能够快速准确地识别病灶，为医生提供诊断参考。在文本诊断方面，利用自然语言处理技术对病历、诊断报告等文本进行分析，自动提取关键信息，支持医生诊断决策。通过对大量医学文本的学习，AI 大模型可以理解病历中的症状描述、检查结果等信息，帮助医生更全面地了解患者病情。此外，预测诊断也是 AI 大模型的一个重要应用方向。利用时间序列分析和预测模型对患者疾病进展情况进行预测，提前发现疾病发展趋势，实现早期诊断。例如，通过分析患者的历史病历和检查数据，预测患者未来可能出现的并发症，为预防性治疗提供依据。

AI 大模型在精准医疗中的作用

AI 大模型为精准医疗带来了新的机遇。在疾病分类方面，AI 大模型可以根据医学影像的特征和患者的基因数据等**度信息来分类疾病，从而帮助医生更准确地诊断患者的疾病。例如，通过分析患者的基因组数据，AI 大模型可以为癌症患者提供个性化的治疗建议，选择最适合的靶向药物。在病灶定位方面，AI 大模型可以在医学影像中更精准地识别和定位疾病的病灶，为医生制定治疗方案提供更准确的信息。同时，AI 大模型还可以根据患者的病情和医学影像特征，推荐个性化的治疗方案，提高治疗效果。例如，对于某些复杂疾病，AI 大模型可以结合患者的个体差异，为医生提供最佳的治疗方案建议。

AI 大模型在医学影像识别中的应用

AI 大模型在医学影像识别领域发挥着重要作用。一方面，医学图像的智能分析和可视化未来有很多应用场景，例如在临床诊断以及癌症早筛方面，以及计算机辅助的手术规划系统研发及手术仿真。类似 ChatGPT 这样的生成式 AI 技术未来还可以帮助工程师开发 3D 成像模型。通过大型语言模型（LLM）将有机会创建一个通用的解剖模型，从而能够快速地对每个器官进行训练。另一方面，AI 大模型可以自动学习从大量医学影像数据中抽取出特征，从而实现对图像的分类和识别。例如，在深度学习算法的支持下，AI 大模型可以帮助医生更快速、准确地诊断疾病。具体操作步骤包括数据收集、预处理、模型构建、训练、评估和部署等环节。通过收集大量医学影像数据，如 CT、MRI、X 光等，进行预处理后构建深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等，然后使用大量数据训练模型，使其能够自动学习特征，最后将训练好的模型部署到医疗机构，帮助医生诊断疾病。

AI 大模型如何助力机器人手术系统

AI 大模型可以助力机器人手术系统实现更精准、高效的手术操作。例如，刘宏斌主持研发的 Embodied AI 多模态手术大模型和 MicroNeuro 微创脑手术柔性机器人系统，以实现 AI 与机器人协作，辅助医生进行微创脑手术。在手术领域，AI 大模型可以通过对大量手术数据的学习，实现自动识别病灶和解剖结构，为医生提供最佳的手术规划方案。例如，外科手术规划软件 EpiNav 结合 CARES Copilot 手术大模型，在神经外科手术中为医生提供手术规划方案，大幅减少手术规划时间。此外，AI 大模型还可以通过延伸医生的手、眼、脑，提高手术的精准度和安全性。例如，脑外科医生可以操作机器人到达脑部深处，实现纤细柔性手术工具在颅内的精准控制，控制手术误差小于 1mm。

AI 大模型在病历撰写中的应用

AI 大模型在病历撰写方面具有很大的应用价值。目前，已有部分医疗大模型产品在医院落地应用，帮助医生提高病历书写的效率。例如，百度的医疗大模型正在推进辅助医生书写病历的功能，基于多次的查房记录等已有单据，帮医生生成出院小结、出院门诊的记录等。为了保证严谨性，输出内容上会有相关的标注和溯源。医生写一个患者的出院病历，大概需要一个半小时甚至两个小时的时间，通过大模型的辅助，时间大概能压缩到十几分钟或者二十分钟，甚至质量也比之前人工写的更高。此外，浙大二院发布的 AI 大模型 Medcopilot 也具有自动生成病历小结等功能，通过自然语言问答，即可实现人机交互，保证即时、准确、可靠。

AI 大模型在医疗重症领域的应用

AI 大模型在医疗重症领域的应用可以提高临床诊疗质量和效率。例如，迈瑞医疗与腾讯合作共建的医疗重症大模型正在推进落地，未来将探索大模型在急诊、麻醉科、影像科、检验科等科室的应用，潜在的应用场景包括辅助诊断，报告生成和审核，临床案例和知识检索，教学质控等。在重症医学科，临床数据量大、维度多正在加载更多深度信息

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