醫(yī)療健康大模型白皮書(1.0版) 202412

第一章未來已來，擁抱醫(yī)療健康大模型發(fā)展態(tài)勢(shì)9(一)趨勢(shì)牽引：智能驅(qū)動(dòng)醫(yī)學(xué)創(chuàng)新發(fā)展I/ (三)創(chuàng)新探索：醫(yī)療健康大模型潛力初顯//9第二章高性能算力，打造醫(yī)療健康大模型基礎(chǔ)平臺(tái)11 (三)暢通無阻的網(wǎng)絡(luò)資源 (四)自主可控的國(guó)產(chǎn)信創(chuàng) //第三章高質(zhì)量算料，構(gòu)建醫(yī)療健康大模型數(shù)據(jù)中心15(一)生物信息數(shù)據(jù)中心 (二)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)中心/I///I///,17(三)組織病理數(shù)據(jù)中心//I,17 第四章高精尖算法，建立醫(yī)療健康大模型框架20(二)計(jì)算機(jī)視覺大模型(一)智能導(dǎo)醫(yī)導(dǎo)診2 (八)智能手術(shù)輔助么/ (十)智慧醫(yī)院管理// (三)推動(dòng)創(chuàng)新融合的發(fā)展體系//I/////,31在人類社會(huì)持續(xù)發(fā)展和文明不斷進(jìn)步的宏偉征程中，科技的進(jìn)步如同澎湃的浪潮，不斷推動(dòng)著我們邁向更加光明的未來。在這個(gè)創(chuàng)新與變革交相輝映的時(shí)代，醫(yī)療健康領(lǐng)域正迎來一場(chǎng)由人工智能引領(lǐng)的深刻變革。隨著大數(shù)據(jù)的積累、計(jì)算能力的提升及算法技術(shù)的不斷精進(jìn)，醫(yī)療健康大模型應(yīng)運(yùn)而生，它融合了深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、自然語言處理等前沿技術(shù)，為醫(yī)療行業(yè)帶來了前所未有的發(fā)展機(jī)遇。在人工智能的浩瀚星河中，醫(yī)療健康大模型猶如一顆璀璨的新星，以其獨(dú)特的光芒，指引著醫(yī)療領(lǐng)域朝著更加智能化、精準(zhǔn)化、個(gè)性化的方向發(fā)展。隨著科技與醫(yī)療的深度融合，醫(yī)療健康大模型不僅有望成為醫(yī)療健康領(lǐng)域的重要工具，更將成為推動(dòng)新藥研發(fā)、激勵(lì)醫(yī)療器械創(chuàng)新、提升醫(yī)療服務(wù)智能化水平的關(guān)鍵力量。它憑借其卓越的數(shù)據(jù)處理能力和深刻的知識(shí)挖掘能力，持續(xù)展現(xiàn)科技服務(wù)人類健康的巨大潛力，并架起連接科技與生命的橋梁，為醫(yī)生提供精準(zhǔn)決策支持，為患者帶來定制化治療方案，為醫(yī)療機(jī)構(gòu)提高服務(wù)效能。展望未來，醫(yī)療健康大模型的實(shí)際應(yīng)用和價(jià)值實(shí)現(xiàn)將是其發(fā)展的關(guān)鍵所在。醫(yī)療健康大模型的發(fā)展，不僅將推動(dòng)醫(yī)療行業(yè)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型邁進(jìn)，更將助力實(shí)現(xiàn)“健康中國(guó)2030”的宏偉藍(lán)圖，為全球醫(yī)療健康事業(yè)貢獻(xiàn)源自中國(guó)的智慧與力量。作為醫(yī)療服務(wù)體系的主體，醫(yī)院既是承接醫(yī)療健康大模型創(chuàng)新應(yīng)用落地的試驗(yàn)田，也是推動(dòng)醫(yī)療健康大模型創(chuàng)新應(yīng)用的主力軍。人工智能技術(shù)應(yīng)用方興未艾，探討醫(yī)療健康大模型的建設(shè)與發(fā)展，必然是“未來醫(yī)院”建設(shè)征程中的熱門話題。在浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第四醫(yī)院建院十周年之際，我們立足醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展視角，聚焦醫(yī)療健康大模型主題，梳理凝練現(xiàn)狀、描繪展望未來，旨在同廣大讀者共科技創(chuàng)新是發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的核心要素。醫(yī)療健康領(lǐng)域的科技創(chuàng)新是提升醫(yī)療服務(wù)供給能力與質(zhì)量的關(guān)鍵動(dòng)力來源，通過不斷研發(fā)新技術(shù)、新療法和新藥物，科學(xué)優(yōu)化醫(yī)療資源配置，提高醫(yī)療服務(wù)的公平性和可及性，創(chuàng)造惠及人群更廣泛的高質(zhì)量醫(yī)療服務(wù)，為建設(shè)健康中國(guó)提供有力支撐。近年來，我國(guó)人工智能醫(yī)療應(yīng)用百花齊放，人工智能醫(yī)療成為醫(yī)療健康領(lǐng)域創(chuàng)新發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力之一。人工智能融合應(yīng)用正引領(lǐng)醫(yī)療行業(yè)不斷創(chuàng)新發(fā)展，開啟智慧醫(yī)療新篇章。在臨床診療方面，人工智能通過快速分析海量醫(yī)學(xué)影像資料識(shí)別微小病灶，預(yù)測(cè)疾病風(fēng)險(xiǎn)助力精準(zhǔn)疾病篩查；通過綜合分析患者遺傳信息、生活習(xí)慣及病情發(fā)展，提供個(gè)性化治療建議。在健康管理方面，人工智能技術(shù)與遠(yuǎn)程醫(yī)療、可穿戴設(shè)備及VR技術(shù)深度融合，為患者帶來便究，促進(jìn)知識(shí)自動(dòng)化及科研過程智能化。機(jī)器涌現(xiàn)智能成為科研組成部分，科研向更加依靠以大模型為特征醫(yī)院是醫(yī)療健康人工智能應(yīng)用落地的重要載體，隨著智慧化發(fā)展深入，醫(yī)院對(duì)醫(yī)療健康人工智能應(yīng)用也向全面精準(zhǔn)診療深化，智慧服務(wù)從基礎(chǔ)輔助導(dǎo)診向全面?zhèn)€性化服務(wù)轉(zhuǎn)變，智慧管理從基礎(chǔ)輔助決策分析向全面數(shù)智化精細(xì)化運(yùn)營(yíng)轉(zhuǎn)變。醫(yī)院期待智慧醫(yī)療能夠擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理與分析能力，以高效整合海量醫(yī)療數(shù)據(jù)，支持疾病診斷、治療方案設(shè)計(jì)等多個(gè)環(huán)節(jié)的精準(zhǔn)醫(yī)療決策；智慧服務(wù)能夠支持復(fù)雜場(chǎng)景的決策優(yōu)化，為用戶提供更加便捷、高效、智能的服務(wù)體驗(yàn)，提升服務(wù)效率與質(zhì)量；智慧管理能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)海量管理數(shù)據(jù)的高效處理與學(xué)習(xí)，支持復(fù)雜決策場(chǎng)景的模擬與優(yōu)化，能自動(dòng)識(shí)別管理過程中的細(xì)微差異，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)決策，優(yōu)化大模型作為人工智能領(lǐng)域的重要突破，以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和學(xué)習(xí)能力、卓越的泛化能力，為滿足復(fù)雜業(yè)務(wù)實(shí)際需求的醫(yī)智融合應(yīng)用全面深化提供了更好的實(shí)現(xiàn)方案。大模型的目標(biāo)是在涵蓋各種數(shù)據(jù)分布和學(xué)習(xí)任務(wù)的大規(guī)模(多模態(tài))數(shù)據(jù)集上學(xué)習(xí)一個(gè)通用的基礎(chǔ)模型。這使得不同智能任務(wù)之間，甚至不同數(shù)據(jù)模式之間的界限被打破，與原有的智能模式相比，大模型能夠改進(jìn)現(xiàn)有能力如更高的診斷準(zhǔn)確性，并產(chǎn)生新的能力如解決多功能醫(yī)療任務(wù)[2]。隨著通用智能和更多未知能力的激活，大模型將改變醫(yī)療創(chuàng)新應(yīng)用產(chǎn)生與應(yīng)用模式，推進(jìn)醫(yī)療健康領(lǐng)域智慧化轉(zhuǎn)型和發(fā)展進(jìn)入到一個(gè)嶄新階段，人與人工智能的合作將變得無處不在。在新趨勢(shì)、新需求、新模式引領(lǐng)下，“未來醫(yī)院”智能化發(fā)展路徑將面臨重大革新，醫(yī)療健康大模型作為這場(chǎng)變革的核心力量，正在擘畫“未來醫(yī)院”的全新藍(lán)圖。“未來醫(yī)院”該如何布局醫(yī)療健康大模型?我們嘗試從基礎(chǔ)平臺(tái)構(gòu)建、大數(shù)據(jù)中心建設(shè)、模型框架選擇以及應(yīng)用場(chǎng)景四個(gè)層次，全面剖析醫(yī)療健康大模型發(fā)展的全貌，為醫(yī)院推進(jìn)大模型建設(shè)提供參考。本白皮書構(gòu)建的醫(yī)療健康大模型應(yīng)用整體結(jié)構(gòu)包括：1個(gè)基礎(chǔ)平臺(tái)、3類服務(wù)對(duì)象、4大數(shù)據(jù)中心、5個(gè)高精尖算法模型和N個(gè)跨界融合應(yīng)用。1個(gè)基礎(chǔ)平臺(tái)，即高性能超算中心，它是支撐醫(yī)療健康大模型運(yùn)行的基石。在這個(gè)算力平臺(tái)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建4大數(shù)據(jù)中心——生物信息數(shù)據(jù)中心、醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)中心、組織病理數(shù)據(jù)中心和臨床信息數(shù)據(jù)中心，為醫(yī)療健康大模型提供更豐富、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支撐。通過打造5個(gè)高精尖算法模型，包括自然語言大模型、計(jì)算機(jī)視覺大模型、多模態(tài)融合大模型等，為醫(yī)療健康大模型的智能分析提供強(qiáng)大的算法保障。進(jìn)一步地，我們探索了N個(gè)跨界融合的應(yīng)用場(chǎng)景，從智能化導(dǎo)醫(yī)導(dǎo)診到智能影像分析。醫(yī)療健康大模型的應(yīng)用正日益豐富，為醫(yī)護(hù)、患者、管理者3類服務(wù)對(duì)象帶來了前所未有的便捷。醫(yī)療健康大模型“1+3+4+5+N”應(yīng)用體系架構(gòu)如圖1所示。遵循嚴(yán)謹(jǐn)規(guī)范的安全要求立足創(chuàng)新融合的標(biāo)準(zhǔn)體系3類應(yīng)用場(chǎng)景5個(gè)遵循嚴(yán)謹(jǐn)規(guī)范的安全要求立足創(chuàng)新融合的標(biāo)準(zhǔn)體系3類應(yīng)用場(chǎng)景5個(gè)4大智能導(dǎo)醫(yī)導(dǎo)診_智能影像分析輔助診療決策藥物研發(fā)健康管理病歷文書質(zhì)控智能搜索問答_手術(shù)機(jī)器人智能宣教醫(yī)院管理生物信息數(shù)據(jù)中心醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)中心組織病理數(shù)據(jù)中心|臨床信息數(shù)據(jù)中心高性能超算中心第二章高性能算力打造醫(yī)療健康大模型基礎(chǔ)平臺(tái)|第二章|高性能算力，打造醫(yī)療健康大模型基礎(chǔ)平臺(tái)算力是人工智能發(fā)展三要素之一，隨著醫(yī)療大模型的發(fā)展，計(jì)算資源的需求不斷增加。高性能計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施是支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜模型訓(xùn)練的關(guān)鍵。但是，當(dāng)前很多醫(yī)院和醫(yī)療機(jī)構(gòu)缺乏足夠的高性能計(jì)算資源，難以滿足大模型對(duì)算力的需求。同時(shí)，醫(yī)療數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性要求模型具備更強(qiáng)的計(jì)算能力和更快的處理速度，這對(duì)現(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施提出了更高的要求。因此，如何建立和優(yōu)化高性能計(jì)算環(huán)境，以支持醫(yī)院醫(yī)療大模型的開發(fā)和應(yīng)用，是一個(gè)亟待解決的問題。對(duì)此，醫(yī)院應(yīng)以構(gòu)建與醫(yī)療健康大模型發(fā)展進(jìn)程相適配的高性能超算中心，重點(diǎn)圍繞超快速度的算力資源、海量吞吐的存儲(chǔ)資源、暢通無阻的網(wǎng)絡(luò)資源和自主可控的國(guó)產(chǎn)信創(chuàng)四大方面，持續(xù)打造醫(yī)療健康大模型基礎(chǔ)平臺(tái)，如圖2所示。超快速度的算力資源海量吞吐的存儲(chǔ)資源暢通無阻的網(wǎng)絡(luò)資源自主可控的國(guó)產(chǎn)信創(chuàng)超快速度的算力資源主要指的是那些具備極高計(jì)算速度和強(qiáng)大處理能力的計(jì)算資源。這些資源通常集成了大量高性能的計(jì)算單元，如高性能處理器(CPU)、圖形處理器(GPU)、現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯門陣列(FPGA)、專用集成電路(ASIC)等，以及先進(jìn)的云計(jì)算和分布式計(jì)算系統(tǒng)。它們能夠執(zhí)行復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)，并在極短的時(shí)間內(nèi)完成大量數(shù)據(jù)的處理和分析，是支撐大模型高效運(yùn)行和訓(xùn)練的基礎(chǔ)保障。為了滿足醫(yī)院日常和關(guān)鍵業(yè)務(wù)需求，通用計(jì)算應(yīng)提供高性能、國(guó)產(chǎn)化的服務(wù)器，支持彈性云服務(wù)和裸金屬服務(wù)，并支持主流AI框架，實(shí)現(xiàn)中心訓(xùn)練和邊緣推理。服務(wù)器選型需遵循國(guó)產(chǎn)化技術(shù)路線，確保供應(yīng)鏈穩(wěn)定，并配備豐富的軟件生態(tài)，以滿足日常主流業(yè)務(wù)需要。服務(wù)器性能應(yīng)不低于業(yè)界主流CPU處理器水平，提供雙路、四路高性能處理器，以滿足關(guān)鍵業(yè)務(wù)需求。同時(shí)，計(jì)算資源池應(yīng)支持服務(wù)器池化，構(gòu)建大規(guī)模計(jì)算資源池，為影像質(zhì)控等業(yè)務(wù)提供靈活、高可用的云計(jì)算資源池。用戶可即時(shí)獲取彈性云服務(wù)器、裸金屬服務(wù)大模型的計(jì)算需根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行算力系統(tǒng)化設(shè)計(jì)和彈性擴(kuò)展，通過Al算力集群、訓(xùn)練服務(wù)器等方式滿足不同層級(jí)模型的訓(xùn)練和推理需求。對(duì)于中心型大模型，應(yīng)建立Al算力集群，支持百億甚至千億大模型的訓(xùn)練和推理，以滿足大算力業(yè)務(wù)需求。針對(duì)區(qū)域級(jí)大模型，可通過構(gòu)建包含Al算力集群、訓(xùn)練服務(wù)器、推理服務(wù)器以及訓(xùn)推一體機(jī)在內(nèi)的訓(xùn)練中心和推理中心，以滿足低階模型訓(xùn)練和較小規(guī)模推理算力的需求。而對(duì)于邊端側(cè)的應(yīng)用場(chǎng)景，則應(yīng)通過部署不同規(guī)格的推理服務(wù)器、推理模塊以及終端內(nèi)嵌的推理算力來滿足特定的業(yè)務(wù)需求。這樣的設(shè)計(jì)可以提供全面、靈活的計(jì)算解決方案，以適應(yīng)不同場(chǎng)景和業(yè)務(wù)需求的多樣性，推動(dòng)智海量吞吐的存儲(chǔ)資源是指能夠高效處理并存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)系統(tǒng)或設(shè)備。高性能、可擴(kuò)展、高可靠性的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)，可以滿足大模型訓(xùn)練和推理過程存儲(chǔ)系統(tǒng)的構(gòu)建應(yīng)采用全閃存、智能分布式等先進(jìn)技術(shù)，以確保在大模型訓(xùn)練和推理過程中提供高效、可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)。這些技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)橫向擴(kuò)展和彈性伸縮，以適應(yīng)數(shù)據(jù)量的快速增長(zhǎng)和業(yè)務(wù)需求的變化。全閃存存儲(chǔ)和智能分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)具備高速讀寫能力和低延遲性能，這在大模型數(shù)據(jù)訓(xùn)練過程中尤為重存儲(chǔ)系統(tǒng)還應(yīng)支持多協(xié)議互通和端到端校驗(yàn)，以保障數(shù)據(jù)的安全性和完整性。多協(xié)議互通意味著存儲(chǔ)系統(tǒng)能夠無縫集成各種人工智能服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)以及Al平臺(tái)軟件，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的無損互通和零遷移零拷貝，這對(duì)于保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性和提高系統(tǒng)效率至關(guān)重要。端到端校驗(yàn)則進(jìn)一步確保了數(shù)據(jù)的完整性和可靠性，避免暢通無阻的網(wǎng)絡(luò)資源通常是指一種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境或資源集合，具備高速的網(wǎng)絡(luò)連接、穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、安全的數(shù)據(jù)傳輸、靈活的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)等特征。它們能夠確保數(shù)據(jù)、信息或應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)中的傳輸和訪問過程中不受阻礙、延遲小、穩(wěn)定性高，并且具有足夠的帶寬和安全保障，能夠?yàn)榇竽Ｐ吞峁┓€(wěn)定、高效、安全的數(shù)據(jù)傳輸醫(yī)療健康大模型白皮書智能聯(lián)接綜合系統(tǒng)應(yīng)采用5G、F5G、HCE、IPv6+、Roce等多種網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，以滿足大模型中智能終端與數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)中心之間、數(shù)據(jù)中心內(nèi)部等多種有線及無線高速、低延遲的聯(lián)接需求，支持即插即用、SDN、VxLAN等功能，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的高帶寬和高可靠性。有線網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接應(yīng)支持即插即用、SDN控制器注冊(cè)、AP設(shè)備管理等功能，具備2.5G或10G端口以及PoE++供電能力，同時(shí)強(qiáng)調(diào)安全性，支持多種認(rèn)證方式和策略聯(lián)動(dòng)。核心交換機(jī)則需強(qiáng)調(diào)高容量、高可靠性及擴(kuò)展性，集成無線局域網(wǎng)控制器功能。無線網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接應(yīng)符合WLAN標(biāo)準(zhǔn)，支持智能漫游、多頻多模、高速上聯(lián)等特性，并具備物聯(lián)網(wǎng)接入擴(kuò)展能力。WLAN終端和AP設(shè)備支持EEE802.11系列標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)雙射頻+獨(dú)立射頻掃描模式，Al智能漫游，以及2.5G或10G上聯(lián)有線接口。支持智能天線和物聯(lián)網(wǎng)模塊，以及分布式AP部署和軟件切換射頻模式，提供基于真實(shí)業(yè)務(wù)流的網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)和應(yīng)用識(shí)別能力。(四)自主可控的國(guó)產(chǎn)信創(chuàng)III/自主可控的國(guó)產(chǎn)信創(chuàng)是指在基礎(chǔ)平臺(tái)建設(shè)中，通過自主研發(fā)和創(chuàng)新，擺脫對(duì)國(guó)外技術(shù)的依賴，實(shí)現(xiàn)信息技術(shù)產(chǎn)品和服務(wù)的自主可控。在設(shè)計(jì)醫(yī)療健康行業(yè)的大模型基礎(chǔ)設(shè)施時(shí)，堅(jiān)持“自主可控”原則至關(guān)重要，它是保障醫(yī)療健康大模型運(yùn)行安全性的基礎(chǔ)。為確保平臺(tái)自足可控，要求在平臺(tái)構(gòu)建中要優(yōu)先選擇具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)、安全性和可控性的國(guó)產(chǎn)軟硬件產(chǎn)品，以構(gòu)建一個(gè)綜合性的安全平臺(tái)服務(wù)能力。通過致力于整合國(guó)內(nèi)優(yōu)秀的技術(shù)資源，減少對(duì)外部技術(shù)的依賴，確保技術(shù)發(fā)展的自主性和安全性。同時(shí)，更加注重產(chǎn)品的先進(jìn)性和高性能，以支持國(guó)內(nèi)技術(shù)的發(fā)展和創(chuàng)為了確保平臺(tái)的長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行，應(yīng)充分考慮軟硬件產(chǎn)品的可擴(kuò)展性和連續(xù)性，使之能夠適應(yīng)不斷增長(zhǎng)的業(yè)務(wù)需求和技術(shù)進(jìn)步。通過構(gòu)建具有韌性的未來供應(yīng)連續(xù)性能力，即使在供應(yīng)鏈?zhǔn)艿經(jīng)_擊的情況下，也能保障醫(yī)療服務(wù)的穩(wěn)定性和持續(xù)性。不僅提升醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和效率，也為醫(yī)療健康行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，從而進(jìn)一步推動(dòng)國(guó)內(nèi)技術(shù)的進(jìn)步和創(chuàng)新。醫(yī)療健康大模型白皮書|第三章|大規(guī)模的數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練是大模型的基本特征之一。利用高質(zhì)量的海量醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練與驗(yàn)證將使醫(yī)療健康大模型學(xué)習(xí)到更加復(fù)雜、精細(xì)和全面的特征表示，從而增強(qiáng)模型的泛化能力、提高預(yù)測(cè)精度，并有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律和模式。然而，現(xiàn)有的醫(yī)療數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)不夠健全，數(shù)據(jù)的完整性和一致性較差，導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊。此外，醫(yī)療數(shù)據(jù)涉及多種來源和格式，如電子病歷、影像數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)等，這對(duì)數(shù)據(jù)的收集、整合和處理提出了更高的要求。數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)和安全管理也是一個(gè)重要問題。在確保數(shù)據(jù)安全和隱私的前提下，如何實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量數(shù)據(jù)的獲取和有效利用，是醫(yī)療健康大模型發(fā)展中面臨的一大挑戰(zhàn)。對(duì)此，醫(yī)院應(yīng)充分依托現(xiàn)有醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建完善醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)中心，重點(diǎn)圍繞生物信息、醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)、組織病理數(shù)據(jù)和臨床信息數(shù)據(jù)等開展數(shù)據(jù)治理，形成多維度、多模態(tài)、高質(zhì)量、安全可用的醫(yī)療健康數(shù)據(jù)資源體系，如圖3所示，該體系全面滿足健康醫(yī)療大模型訓(xùn)練需求，為深度學(xué)習(xí)與知識(shí)發(fā)現(xiàn)提供堅(jiān)實(shí)而海量的數(shù)據(jù)支撐。數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)梳理數(shù)據(jù)串聯(lián)數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)源圖3醫(yī)療健康數(shù)據(jù)資源體系在生物信息數(shù)據(jù)中心建設(shè)中，隨著生物信息學(xué)技術(shù)進(jìn)步，數(shù)據(jù)庫(kù)將更加豐富，以提供更加全面的數(shù)據(jù)支撐；通過不斷引入人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等新的數(shù)據(jù)分析工具和方法，以提高數(shù)據(jù)挖掘的深度和廣度。同時(shí)，生物信息數(shù)據(jù)中心將進(jìn)一步加強(qiáng)跨學(xué)科合作，促進(jìn)生物信息學(xué)與臨床醫(yī)學(xué)、藥物學(xué)、公共衛(wèi)生等領(lǐng)域的深度融合，為醫(yī)學(xué)研究提供更加全面、精準(zhǔn)、高效的服務(wù)，為推動(dòng)醫(yī)療健康領(lǐng)域的創(chuàng)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)中心是醫(yī)療健康數(shù)據(jù)中心的核心組成部分，匯集了DR、CT、MR、超聲、內(nèi)鏡等多元影像數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)影像信息的統(tǒng)一管理、高效存儲(chǔ)和便捷訪問。通過多模態(tài)影像數(shù)據(jù)中心，醫(yī)生能夠快速獲取患者的歷史影像資料，進(jìn)行對(duì)比分析，提高診斷的準(zhǔn)確性。醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)中心中積累的豐富影像數(shù)據(jù)資源與人工智能大模型技術(shù)緊密結(jié)合，將構(gòu)建形成一個(gè)高效、智能、全面的多模態(tài)影像數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，可為臨床診在影像數(shù)據(jù)中心建設(shè)中，為確保影像數(shù)據(jù)中心的穩(wěn)定運(yùn)行和高效服務(wù)，需要投入大量資源進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和技術(shù)研發(fā)。配置高性能的服務(wù)器集群和先進(jìn)的存儲(chǔ)系統(tǒng)，能夠保證海量影像數(shù)據(jù)的高速讀寫和長(zhǎng)期保存。采用基于大模型的影像處理和分析系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)影像數(shù)據(jù)的快速轉(zhuǎn)換、精準(zhǔn)分割和三維重建。通過構(gòu)建緊密的醫(yī)工結(jié)合模式，能夠促進(jìn)影像技術(shù)與臨床需求的深度融合。展望未來，醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)中心的發(fā)展將更依賴于大模型技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新和應(yīng)用，醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)中心將繼續(xù)拓展服務(wù)范圍，深化影像技術(shù)在精準(zhǔn)醫(yī)療和組織病理數(shù)據(jù)中心專注于收集、存儲(chǔ)和管理大量的病理數(shù)據(jù)，包括組織切片、細(xì)胞涂片、免疫組化、原位雜交等多種病理檢查結(jié)果，為臨床診斷、治療和研究提供寶貴的信息資源。組織病理數(shù)據(jù)中心的建立，使得病理數(shù)據(jù)得以被充分發(fā)掘和利用，從而創(chuàng)造了其潛在價(jià)值。通過高質(zhì)量的數(shù)據(jù)處理和分析，組織病理數(shù)據(jù)中心能夠?yàn)獒t(yī)療行業(yè)提供更深入的洞察，從而推動(dòng)臨床診斷的準(zhǔn)確性，優(yōu)化治療方案，并加速醫(yī)學(xué)研究的發(fā)展。同時(shí)，為后續(xù)的大模型技術(shù)應(yīng)用提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，使這些先進(jìn)技術(shù)能夠更好地應(yīng)用于病理數(shù)據(jù)的分析，醫(yī)療健康大模型白皮書在組織病理數(shù)據(jù)中心建設(shè)中，通過標(biāo)準(zhǔn)化和質(zhì)量控制，需要完成對(duì)海量的病理數(shù)據(jù)資源匯聚，提高數(shù)據(jù)的可用性和可操作性，從而提高病理數(shù)據(jù)的利用率。(四)臨床信息數(shù)據(jù)中心/////I/臨床信息數(shù)據(jù)中心是以患者為中心，以患者EMPI為主線，組織、整合、存儲(chǔ)、管理和分析患者臨床數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。通過將患者所有醫(yī)療信息，如就診記錄、門診處方、住院醫(yī)囑、電子病歷、檢查化驗(yàn)報(bào)告等，以全面、標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一的方式整合存儲(chǔ)，為臨床數(shù)據(jù)的共享提供統(tǒng)一的平臺(tái)支撐。臨床信息數(shù)據(jù)中心可以對(duì)各類臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化表達(dá)、組織和存儲(chǔ)，并在此基礎(chǔ)上開放統(tǒng)一的、標(biāo)準(zhǔn)的、符合法律規(guī)范和安全要求的數(shù)據(jù)訪問服務(wù)。在臨床信息數(shù)據(jù)中心建設(shè)中，需要對(duì)采集到的不同系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚，建立統(tǒng)一規(guī)范的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，通過對(duì)數(shù)據(jù)的抽取、清洗、轉(zhuǎn)換、裝載等步驟，將各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)整合到一起，并形成針對(duì)臨床不同應(yīng)用主題的高質(zhì)量數(shù)據(jù)表集合，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)從分散到集中、從細(xì)粒度到高度匯總、從業(yè)務(wù)模型到分析型模型轉(zhuǎn)變的過程。通過部署大數(shù)據(jù)計(jì)算框架，基于多種算法庫(kù)，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)訪問及分布式計(jì)算任務(wù)調(diào)度、多維索引數(shù)據(jù)的深度搜索和全文檢索等功能。建立基于分布式并行計(jì)算架構(gòu)，部署服務(wù)器集群，具備橫向擴(kuò)展能力，可以動(dòng)態(tài)增加或減少計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源，支持PB量級(jí)離線計(jì)算和在線計(jì)算。部署非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)HBase、數(shù)Ambari等，或者其他大數(shù)據(jù)計(jì)算框架如MapReduce、Spark、Tez等，部署搜索引擎Elasticsearch用于全文檢索、結(jié)構(gòu)化檢索和分析。從而高效的支撐基于臨床數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析和輔助決策。(五)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)治理模式在當(dāng)今時(shí)代，用戶對(duì)數(shù)據(jù)的需求持續(xù)增長(zhǎng)，用戶范圍從數(shù)據(jù)部門擴(kuò)展到整個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)，數(shù)據(jù)治理不僅要面向數(shù)據(jù)部門，還要面向所有醫(yī)療業(yè)務(wù)場(chǎng)景，需要數(shù)據(jù)治理能夠覆蓋元數(shù)據(jù)、隱私、數(shù)據(jù)質(zhì)量、業(yè)務(wù)流程整合、主數(shù)據(jù)整合和數(shù)據(jù)生命周期管理等環(huán)境。數(shù)據(jù)治理的核心目標(biāo)是為醫(yī)院提供統(tǒng)一的規(guī)范數(shù)據(jù)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)，輔助數(shù)據(jù)質(zhì)量提升，讓數(shù)據(jù)更好的使用。數(shù)據(jù)治理模式需統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理規(guī)則，加強(qiáng)數(shù)據(jù)聯(lián)接建設(shè)，提升自動(dòng)采集能力，減少人工錄入，確保數(shù)據(jù)源頭質(zhì)量和高效匯聚，形成清潔、完整、一致的數(shù)據(jù)湖，并確保數(shù)據(jù)安全合規(guī)。借助術(shù)語、內(nèi)容、交換、技術(shù)、應(yīng)用和安全等標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，構(gòu)建涵蓋語義、語法、傳輸、安全和服務(wù)五類標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系。通過高效的數(shù)據(jù)治理流程，對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、加工和標(biāo)準(zhǔn)化處理，生成易于分析利用的可共享數(shù)據(jù)。為實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)治理模式，通過可視化手段實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理規(guī)則，每種規(guī)則可以靈活組合，以滿足不同的治理需求，并可根據(jù)實(shí)際情況增補(bǔ)規(guī)則，形成個(gè)性化的數(shù)據(jù)治理方案。數(shù)據(jù)治理方式主要包括數(shù)據(jù)梳理、數(shù)據(jù)串聯(lián)、數(shù)據(jù)清洗及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化四個(gè)階段，如圖4所示。在數(shù)據(jù)梳理階段，通過定義統(tǒng)一的數(shù)據(jù)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建數(shù)據(jù)規(guī)范，以適應(yīng)醫(yī)療活動(dòng)的多樣性和復(fù)雜性；在數(shù)據(jù)串聯(lián)階段，以患者為中心串聯(lián)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)多廠商數(shù)據(jù)集成，保障數(shù)據(jù)連貫性；數(shù)據(jù)清洗階段最為關(guān)鍵，通過多種方法對(duì)不完整、不一致、不準(zhǔn)確或格式不規(guī)范的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，確保數(shù)據(jù)一致性；在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化階段，確保數(shù)據(jù)字段、格式和值域的標(biāo)準(zhǔn)化。醫(yī)院采用標(biāo)準(zhǔn)字典進(jìn)行數(shù)據(jù)映射，確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確規(guī)范，為醫(yī)療健康大模型的構(gòu)建和應(yīng)用奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。0數(shù)據(jù)梳理數(shù)據(jù)串聯(lián)數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化高精尖算法建立醫(yī)療健康大模型框架高質(zhì)量算料，構(gòu)建醫(yī)療健康大模型數(shù)據(jù)中心醫(yī)療健康大模型的發(fā)展需要高品質(zhì)的算法來處理復(fù)雜的醫(yī)療數(shù)據(jù)并提供準(zhǔn)確的診療建議。然而，醫(yī)療數(shù)據(jù)的復(fù)雜性、多樣性和高噪聲特性對(duì)算法的準(zhǔn)確性和魯棒性提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，現(xiàn)有許多算法在處理這些問題時(shí)表現(xiàn)出局限性。此外，不同醫(yī)療場(chǎng)景的特殊性要求模型具備更強(qiáng)的泛化能力和適應(yīng)性，這使得算法的開發(fā)更加困難。因此，設(shè)計(jì)和優(yōu)化高品質(zhì)算法，以提高醫(yī)療健康大模型的性能和可靠性，成為亟待攻克的難題。對(duì)此，醫(yī)院應(yīng)緊密圍繞多樣化的醫(yī)療健康數(shù)據(jù)形態(tài)處理需求，搭建醫(yī)療健康大模型，如圖5所示，提供包括自然語言大模型、計(jì)算機(jī)視覺大模型、多模態(tài)融合大模型等在內(nèi)的一組基礎(chǔ)預(yù)訓(xùn)練模型，不斷改進(jìn)大模型能言大模型醫(yī)療健康模型大模型框架模型強(qiáng)化圖神經(jīng)模型模型自然語言大模型(NaturalLanguageLargeModels)是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一項(xiàng)革新成果，它們通過運(yùn)用諸如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)、以及轉(zhuǎn)換器(Transformer)等先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，在海量的文本資料上進(jìn)行訓(xùn)練，從而掌握了自然語言的統(tǒng)計(jì)模式和深層語義。這種模型極大地提升了計(jì)醫(yī)療健康大模型白皮書自然語言大模型的一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)在于它們能有效應(yīng)對(duì)自然語言中的模糊性和多義性特征，這使得計(jì)算機(jī)得以捕捉并解析語言的豐富層次結(jié)構(gòu)。由此，這些模型便具備了執(zhí)行一系列復(fù)雜的自然語言處理任務(wù)的潛能，包括但不限于文本創(chuàng)作、文本類別判定、語言間自動(dòng)翻譯、情感色彩評(píng)估以及對(duì)話問答系統(tǒng)構(gòu)建等，從而推動(dòng)自然語言處理技術(shù)邊界，開啟人機(jī)溝通新紀(jì)元。自然語言大模型和醫(yī)療健康大模型互相支撐、融合與創(chuàng)新。自然語言大模型可以為醫(yī)療健康大模型提供語言處理能力，幫助解析和理解醫(yī)療文本。醫(yī)療健康大模型可以利用自然語言大模型的技術(shù)來改進(jìn)醫(yī)患溝通，例如通過自然語言處理技術(shù)生成易于理解的醫(yī)療解釋或建議。醫(yī)療健康大模型的發(fā)展也推動(dòng)了自然語言處理技術(shù)在特定領(lǐng)域的創(chuàng)新，例如醫(yī)療實(shí)體識(shí)別、關(guān)系抽取、醫(yī)療事件預(yù)測(cè)等。(二)計(jì)算機(jī)視覺大模型/I/I/IIIII/II/I//計(jì)算機(jī)視覺大模型(LargeComputerVisionModels)利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNNs)和Transformer架構(gòu)，訓(xùn)練出具有數(shù)十億甚至數(shù)千億參數(shù)規(guī)模的視覺識(shí)別模型。常見的模型采用Transformer架構(gòu)，由自注意力機(jī)制和位置編碼兩部分構(gòu)成。自注意力機(jī)制使得模型能夠聚焦于輸入數(shù)據(jù)的關(guān)鍵部分，而位置編碼則有助于模型理解圖像中元素之間的位置關(guān)系。這兩種機(jī)制共同作用，使得視覺大模型能夠捕捉圖像中的全局和局部信息，在各種計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中表現(xiàn)出色。圖像識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺大模型最直接的應(yīng)用領(lǐng)域。通過訓(xùn)練，模型能夠識(shí)別圖像中的物體類別和人臉表情等。此外，目標(biāo)檢測(cè)也是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要任務(wù)之一。計(jì)算機(jī)視覺大模型不僅能夠精確識(shí)別圖像中的物體，還能提供它們的位置信息。由于能夠全面捕捉圖像的信息，計(jì)算機(jī)視覺大模型在語義分割任務(wù)中表現(xiàn)更加準(zhǔn)確。計(jì)算機(jī)視覺大模型在醫(yī)療健康領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠自動(dòng)分析和識(shí)別醫(yī)學(xué)影像(如DR、MRI、CT掃描圖像等)。不僅可以用于醫(yī)療影像分析還可以進(jìn)行手術(shù)輔助。這種技術(shù)可以幫助醫(yī)生更快速地發(fā)現(xiàn)病灶、標(biāo)記異常區(qū)域，并輔助診斷各種疾病，如腫瘤、骨折和腦卒中等。在手術(shù)過程中，計(jì)算機(jī)視覺大模型可以實(shí)時(shí)分析手術(shù)視野，提供手術(shù)導(dǎo)航、病灶定位等輔助信息，幫助醫(yī)生更精準(zhǔn)地進(jìn)行手術(shù)操作。(三)多模態(tài)融合大模型多模態(tài)融合大模型(MultimodalLargeLanguageModels)指的是能夠同時(shí)處理多種數(shù)據(jù)類型的人工智能模型，常見的數(shù)據(jù)類型包括文本、圖像、語音等。相較于單一模態(tài)模型，多模態(tài)模型的架構(gòu)更加復(fù)雜，通常結(jié)合了適用于圖像處理的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、用于文本處理的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)以及處理序列數(shù)據(jù)的Transformer等架構(gòu)。由于具備多模態(tài)特性，這類模型能夠整合和理解不同類型的信息，適用于需要多維數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)的任務(wù)，提供更全面、更準(zhǔn)確的結(jié)果。多模態(tài)模型的魯棒性體現(xiàn)在，當(dāng)某種模態(tài)數(shù)據(jù)質(zhì)量較差時(shí)，模型可以依賴其他模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。此外，這些模型還具備跨模態(tài)轉(zhuǎn)換和信息融合的能力，能夠處理跨模態(tài)任務(wù)，例如根在醫(yī)療健康領(lǐng)域，多模態(tài)融合大模型有著廣泛的應(yīng)用。如結(jié)合CT、MRI、DR等多種醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，進(jìn)行醫(yī)學(xué)影像分析，幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地診斷疾病?？梢越Y(jié)合組織病理學(xué)圖像、免疫組化染色等多種數(shù)據(jù)進(jìn)行病理學(xué)分析，輔助病理專家進(jìn)行病變分析和診斷，輔助醫(yī)生進(jìn)行臨床決策支撐和健康管理等。但是由于模型的復(fù)雜性，多模態(tài)融合大模型在醫(yī)療領(lǐng)域缺乏專業(yè)的訓(xùn)練和語料庫(kù)，缺乏強(qiáng)化學(xué)習(xí)(ReinforcementLearning,RL)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，代理(Agent)通過與外部環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)策略。在特定狀態(tài)下，代理采取行動(dòng)，環(huán)境根據(jù)這些行動(dòng)反饋獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)，代理以最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)為目標(biāo)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的模型結(jié)構(gòu)通常較為復(fù)雜，通常借助深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來處理高維輸入和輸出。常見的架構(gòu)包括用于不同任務(wù)的深度Q網(wǎng)絡(luò)(DQN)、深度確定性策略梯度(DDPG)、近端策略優(yōu)化(PPO)和分布式分強(qiáng)化學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域展現(xiàn)了巨大的潛力，特別是在癌癥、糖尿病等慢性疾病的個(gè)性化治療中。醫(yī)生面臨的挑戰(zhàn)是為每位患者制定最佳治療方案，由于患者的病情、體質(zhì)及對(duì)治療的反應(yīng)各不相同，這一過程極為復(fù)雜。通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的大模型，系統(tǒng)能夠根據(jù)患者的實(shí)時(shí)病情、治療歷史及其他個(gè)體差異，動(dòng)態(tài)調(diào)整治療方案，從而優(yōu)化療效并盡量減少副作用。在藥物研發(fā)中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以在虛擬環(huán)境中進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)，評(píng)估不同藥物組合的效果，并通過反饋優(yōu)化藥物搭配，加速藥物開發(fā)進(jìn)程。強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力，還能夠深入分析復(fù)雜的藥物相互作用，提升預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。在手術(shù)輔助方面，強(qiáng)化學(xué)習(xí)能夠提升手術(shù)機(jī)器人的表現(xiàn)，使其在高維度、動(dòng)態(tài)環(huán)境中通過實(shí)時(shí)反饋不斷優(yōu)化操作策略。這有助于減少人為誤差，提升手術(shù)的精圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GraphNeuralNetwork,GNN)是一種專為處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如圖和網(wǎng)絡(luò))而設(shè)計(jì)的人工智能模型。這類模型能夠?qū)W習(xí)節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系，并利用這些關(guān)系進(jìn)行預(yù)測(cè)或分類，因而在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的應(yīng)用潛力。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)與檢索增強(qiáng)生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)結(jié)合，是在藥物研發(fā)領(lǐng)域，GNN能夠處理化學(xué)分子的圖結(jié)構(gòu)，預(yù)測(cè)分子的性質(zhì)和活性，從而加速新藥的發(fā)現(xiàn)。此第五章跨界融合探索醫(yī)療健康大模型多場(chǎng)景應(yīng)用場(chǎng)景創(chuàng)新是指以新技術(shù)的創(chuàng)造性應(yīng)用為導(dǎo)向、以供需聯(lián)動(dòng)為路徑的實(shí)現(xiàn)新技術(shù)迭代升級(jí)和產(chǎn)業(yè)快速增長(zhǎng)的過程。人工智能場(chǎng)景創(chuàng)新對(duì)于促進(jìn)人工智能更高水平應(yīng)用，更好支撐高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義[3]。隨著技術(shù)的不斷成熟和應(yīng)用的不斷拓展，醫(yī)療大模型的應(yīng)用場(chǎng)景不斷拓展，如臨床輔助決策、醫(yī)療科研、健康管理、藥物研發(fā)等多個(gè)場(chǎng)景，如圖6所示。醫(yī)院圍繞智慧醫(yī)療、智慧服務(wù)和智慧管理三大發(fā)展需求，積極構(gòu)建探索跨界融合的應(yīng)用場(chǎng)景，助力實(shí)現(xiàn)高效的人群健康管理，幫助醫(yī)院降本增效，滿足醫(yī)務(wù)工作者臨床與科研需像分析N個(gè)藥物研發(fā)手術(shù)療決策健康智能宣教醫(yī)院圖6醫(yī)療健康大模型N個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景醫(yī)療健康大模型白皮書(一)智能導(dǎo)醫(yī)導(dǎo)診醫(yī)療健康大模型正逐漸成為智慧服務(wù)領(lǐng)域提升醫(yī)療服務(wù)效率和質(zhì)量的重要工具。它通過深入分析患者的歷史就診記錄、健康數(shù)據(jù)以及醫(yī)療資源的使用情況，為患者提供精準(zhǔn)、個(gè)性化的導(dǎo)醫(yī)導(dǎo)診服務(wù)。大模型能夠根據(jù)患者的病情、地理位置、偏好等因素，為患者推薦最合適的醫(yī)療機(jī)構(gòu)和醫(yī)生，確?；颊吣軌颢@得最精準(zhǔn)的醫(yī)療服務(wù)。此外，大模型還能為患者提供就診流程的優(yōu)化建議，根據(jù)醫(yī)院實(shí)際運(yùn)行情況自動(dòng)調(diào)整排隊(duì)策略，為患者推薦最合理的檢查順序，以減少患者在醫(yī)院的等待時(shí)間。同時(shí)，系統(tǒng)還能優(yōu)先處理特殊檢查項(xiàng)目，如空腹項(xiàng)目、特殊項(xiàng)目和特殊條件，通過選擇排隊(duì)人數(shù)較少、用時(shí)較短的項(xiàng)目，以及優(yōu)先選擇同一區(qū)域的檢查項(xiàng)目，從而減少患者移動(dòng)的次數(shù)，提升醫(yī)療服務(wù)的效率和患者滿意度。(二)病歷文書質(zhì)控醫(yī)療健康大模型在病歷文書質(zhì)控場(chǎng)景的應(yīng)用為智慧醫(yī)療提供了新的解決思路。醫(yī)療健康大模型能夠高效整合和分析醫(yī)療數(shù)據(jù)，確保病歷文書的結(jié)構(gòu)清晰、標(biāo)準(zhǔn)化、內(nèi)容完整，并針對(duì)患者具體情況實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)質(zhì)控。例如，對(duì)于患有多種疾病的患者，大模型可以綜合考慮其病情、治療效果及預(yù)后情況，為醫(yī)生提供更加全面、詳細(xì)的出院指導(dǎo)建議，實(shí)現(xiàn)病歷文書的精準(zhǔn)質(zhì)控。同時(shí)，大模型還可以根據(jù)患者的用藥情況，自動(dòng)生成用藥指導(dǎo)、復(fù)診提醒等個(gè)性化服務(wù)內(nèi)容，進(jìn)一步提高患者的就醫(yī)體驗(yàn)和滿意度。大模型還能夠快速處理和分析大量醫(yī)療數(shù)據(jù)，自動(dòng)審核醫(yī)學(xué)圖像報(bào)告等，極大地提高了病歷文書的質(zhì)控標(biāo)準(zhǔn)和效率。利用醫(yī)療健康大模型，可以實(shí)現(xiàn)超聲、放射等影像報(bào)告的快速質(zhì)控，極大地提高了醫(yī)生的工作效率和準(zhǔn)確性。病歷文書的精準(zhǔn)質(zhì)控不僅提高了醫(yī)生的工作效率，使其能更充分地投入到臨床實(shí)踐中，同時(shí)也改善了患者體驗(yàn)，縮短了等待報(bào)告的時(shí)間，加快了后續(xù)治療流程的啟動(dòng)，為醫(yī)患雙方帶來雙贏的結(jié)果。(三)智能影像分析醫(yī)療健康大模型在先進(jìn)的人工智能技術(shù)和豐富的高質(zhì)量專業(yè)標(biāo)注數(shù)據(jù)支撐下，改變了智能影像分析的診斷流程。例如，大模型通過自動(dòng)化處理技術(shù)，能夠快速生成頭頸血管的VR/CPR/MIP圖像，并智能識(shí)別血管狹窄、斑塊和顱內(nèi)動(dòng)脈瘤等病變。這種自動(dòng)化流程顯著縮短了頭頸CTA的后處理和報(bào)告時(shí)間，提高了診斷的準(zhǔn)確性和可靠性，同時(shí)減少了骨質(zhì)干擾，有效降低了誤診和漏診的風(fēng)險(xiǎn)。通過提供結(jié)構(gòu)化的輔助診斷報(bào)告，醫(yī)療健康大模型為醫(yī)生提供了強(qiáng)大的決策支持工具，確保了患者能夠獲得更高效、更可靠的醫(yī)療服務(wù)，進(jìn)一步提升了醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。(四)智能搜索問答醫(yī)療健康大模型在智能搜索問答場(chǎng)景的應(yīng)用，正逐步成為提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量和效率的重要手段。它通過深度學(xué)習(xí)海量醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜、醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)和臨床數(shù)據(jù)，能夠理解和解析用戶的醫(yī)療相關(guān)問題，并給出專業(yè)、準(zhǔn)確的回答。大模型能夠輔助醫(yī)生進(jìn)行信息檢索和整合，快速定位到與患者病情相關(guān)的醫(yī)學(xué)知識(shí)和案例，為醫(yī)生的診療決策提供有力支持。同時(shí)，大模型還能根據(jù)患者的具體情況進(jìn)行模擬推演，預(yù)測(cè)疾病的發(fā)展趨勢(shì)和治療效果，為醫(yī)生提供更加全面的診療方案。通過智能搜索問答系統(tǒng)，患者可以隨時(shí)隨地獲取醫(yī)療信息，無需等待醫(yī)生的回復(fù)，提高了醫(yī)療服務(wù)的實(shí)時(shí)性和便捷性。醫(yī)療健康大模型在智能搜索問答場(chǎng)景的應(yīng)用具有巨醫(yī)療健康大模型在輔助診療與疾病預(yù)測(cè)領(lǐng)域展現(xiàn)出關(guān)鍵性應(yīng)用價(jià)值。它能夠分析病人的癥狀、醫(yī)學(xué)影像 (如DR、CT、MRI等)、實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)結(jié)果和其他臨床信息，幫助醫(yī)生識(shí)別疾病，顯著提升了診斷的精確度和速度，為醫(yī)生提供了更為個(gè)性化的治療方案建議。例如在肺癌輔助診療方面，尤其是免疫治療領(lǐng)域，大模型能夠進(jìn)行PD-L1表達(dá)預(yù)測(cè)、腫瘤突變負(fù)荷(TMB)預(yù)測(cè)、腫瘤微環(huán)境(TME)預(yù)測(cè)、生存率和治療效果預(yù)測(cè)等，提高診斷的準(zhǔn)確性和治療的針對(duì)性，還能夠促進(jìn)肺癌新療法的開發(fā)和臨床試驗(yàn)的設(shè)計(jì)。在疾病預(yù)測(cè)層面，大模型能夠精確評(píng)估諸如糖尿病、心血管疾病等慢性病的患病風(fēng)險(xiǎn)，為患者提前敲響警鐘，促進(jìn)早期干預(yù)與治療。此外，對(duì)于流感等傳染病的流行趨勢(shì)，醫(yī)療大模型也能做出精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，為公共衛(wèi)生政策的制定提供科學(xué)依據(jù)，有效遏制疫情蔓延。更令人矚目的是，大模型還能捕捉到心理健康領(lǐng)域的微妙變化，識(shí)別出抑醫(yī)療健康大模型在智能宣教場(chǎng)景的應(yīng)用日益廣泛，憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和深度學(xué)習(xí)能力，為醫(yī)療知識(shí)的傳播和普及提供了全新的解決方案。大模型能夠根據(jù)用戶的年齡、性別、健康狀況、疾病史等個(gè)性化信息，生成定制化的健康宣教內(nèi)容。通過智能問答系統(tǒng)，大模型可以與用戶進(jìn)行互動(dòng)，增強(qiáng)宣教體驗(yàn)，用戶可以通過提問、討論等方式參與到宣教過程中。大模型還可以構(gòu)建引導(dǎo)式宣教系統(tǒng)，通過一系列的問題和提示引導(dǎo)用戶逐步了解健康知識(shí)。大模型具備自動(dòng)更新內(nèi)容的能力，確保宣教信息的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。這些功醫(yī)療健康大模型在藥物研發(fā)與發(fā)現(xiàn)場(chǎng)景中的應(yīng)用正日益廣泛和深入。它在藥物研發(fā)與發(fā)現(xiàn)場(chǎng)景中的應(yīng)用涵蓋藥物篩選與優(yōu)化、靶點(diǎn)識(shí)別與驗(yàn)證、藥物反應(yīng)與毒性預(yù)測(cè)、個(gè)性化醫(yī)療、臨床試驗(yàn)優(yōu)化以及新藥研發(fā)策略制定等領(lǐng)域。通過分析和預(yù)測(cè)藥物分子的性質(zhì)、識(shí)別新的藥物靶點(diǎn)、模擬藥物與生物體的相互作用以及個(gè)性化治療方案的制定，醫(yī)療健康大模型顯著加速了藥物研發(fā)的進(jìn)程，提高了研發(fā)效率，并推動(dòng)了個(gè)性化醫(yī)療醫(yī)療健康大模型白皮書醫(yī)療健康大模型在醫(yī)療機(jī)器人與手術(shù)輔助場(chǎng)景中的應(yīng)用為手術(shù)醫(yī)生提供更多的決策支持。它可以基于患者的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，如CT或MRI掃描，生成高精度的三維重建模型。這有助于醫(yī)生在手術(shù)前進(jìn)行詳細(xì)的規(guī)劃，甚至進(jìn)行虛擬手術(shù)演練，從而提高手術(shù)的精確性和安全性。在手術(shù)過程中，醫(yī)療機(jī)器人可以使用Al算法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)導(dǎo)航，幫助外科醫(yī)生精確定位手術(shù)目標(biāo)。除此之外，術(shù)后監(jiān)測(cè)與康復(fù)指導(dǎo)、遠(yuǎn)程手術(shù)、培訓(xùn)與教育、病理識(shí)別與診斷以及藥物遞送與治療也有著重要的意義。這些應(yīng)用利用Al技術(shù)提高了手術(shù)的精確性、安全性和效率，同時(shí)也為醫(yī)學(xué)生提供了實(shí)踐訓(xùn)練的機(jī)會(huì)，并促進(jìn)了遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)的發(fā)展。然而，其全面實(shí)施仍需克服技術(shù)、倫理和經(jīng)濟(jì)上的挑戰(zhàn)。(九)智能健康管理醫(yī)療健康大模型在健康管理和疾病預(yù)防方面具有廣泛的應(yīng)用，這些應(yīng)用不僅提高了醫(yī)療服務(wù)的效率和質(zhì)量，還促進(jìn)了健康管理的個(gè)性化和精準(zhǔn)化。它能夠通過分析個(gè)人健康數(shù)據(jù)(如體檢報(bào)告和生活習(xí)慣),為個(gè)體提供個(gè)性化的健康評(píng)估和建議，幫助人們養(yǎng)成健康習(xí)慣，降低疾病風(fēng)險(xiǎn)。通過挖掘龐大的歷史健康數(shù)據(jù)庫(kù)，醫(yī)療健康大模型具備預(yù)測(cè)疾病傾向的獨(dú)特技能，能提前警示潛在的健康威脅，促使個(gè)體及早采取預(yù)防行動(dòng)。結(jié)合可穿戴技術(shù)和生物傳感器的實(shí)時(shí)監(jiān)控，大模型能敏銳捕捉健康狀態(tài)的微妙變化，即時(shí)發(fā)出預(yù)警信號(hào)，確保健康問題得到及時(shí)關(guān)注與處理。在公共健康層面，大模型分析群體健康狀況與環(huán)境因子之間的關(guān)聯(lián)，識(shí)別潛在的公共衛(wèi)生隱患，為制定有效的政策提供科學(xué)依據(jù)。特別是在健康教育與行為矯正上，它能夠生成針對(duì)性的教育材料和行為指導(dǎo)，利用激勵(lì)機(jī)制和持續(xù)反饋，助力個(gè)體達(dá)成健康目標(biāo)。在心理健康支持上，大模型通過分析數(shù)據(jù)識(shí)別心理問題的早期跡象，并提供個(gè)性化的支持和咨詢。(十)智慧醫(yī)院管理////I/I/醫(yī)療健康大模型在醫(yī)院管理中具有廣泛的應(yīng)用，包括資源管理、運(yùn)營(yíng)優(yōu)化、患者流量管理和質(zhì)量控制。它通過預(yù)測(cè)床位需求、優(yōu)化手術(shù)室安排和工作負(fù)荷，提升了醫(yī)院的資源利用效率。大模型還幫助控制成本、優(yōu)化預(yù)約系統(tǒng)，并分析患者流量以改善就診體驗(yàn)。通過監(jiān)控醫(yī)療質(zhì)量和預(yù)測(cè)不良事件，大模型還提高了風(fēng)險(xiǎn)管理能力。同時(shí)，數(shù)據(jù)分析支持臨床決策和醫(yī)院戰(zhàn)略規(guī)劃，推動(dòng)了醫(yī)療研究和創(chuàng)新。整體而言，醫(yī)療健康大模型提升了醫(yī)院管理的效率和質(zhì)量，增強(qiáng)了患者滿意度和資源配置的科學(xué)性。第六章安全與標(biāo)準(zhǔn)確保醫(yī)療健康大模型穩(wěn)健發(fā)展醫(yī)療健康大模型白皮書|第六章|安全與標(biāo)準(zhǔn)，確保醫(yī)療健康大模型穩(wěn)健發(fā)展醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性和隱私性要求在處理和存儲(chǔ)過程中必須保證高標(biāo)準(zhǔn)的安全性。隨著醫(yī)療健康大模型的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)泄露和網(wǎng)絡(luò)攻擊的風(fēng)險(xiǎn)也在增加。如何在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通和大模型高效運(yùn)行的同時(shí)，保障數(shù)據(jù)的安全性和隱私性，是當(dāng)前醫(yī)療健康大模型發(fā)展面臨的關(guān)鍵問題。此外，醫(yī)療數(shù)據(jù)的跨機(jī)構(gòu)共享和使用，也需要建立健全的數(shù)據(jù)安全管理體系和標(biāo)準(zhǔn)，以確保數(shù)據(jù)在傳輸和應(yīng)用過程中的安全可控。因此，建立高標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)保護(hù)措施，保障醫(yī)療健康大模型的安全性，是未來發(fā)展的重要方向。(一)遵循嚴(yán)謹(jǐn)規(guī)范的安全體系在醫(yī)療健康領(lǐng)域，構(gòu)建大模型的臨床應(yīng)用體系至關(guān)重要，以確保其在