生成式人工智能将开创医学与医疗领域的新时代

对于大模型来说，优质、庞大的数据量是其能够不断进化的重要基础，而医疗领域在这方面是独树一帜的。医疗行业具有高质量的数据基础、数据质量和数据专业度，这为生成式人工智能的应用提供了坚实的基础。继而，医疗行业作为关乎全人类健康与生存的重要行业，拥有庞大的市场规模和全球投入的大量人力、物力，因此对技术的精进和成本降低有着迫切的需求。这些因素使得医疗行业成为生成式模型最重要的落地窗口之一。

生成式模型在医疗领域的应用方向广泛，包括数字化诊断、数字化治疗、数字化生物学等，这将带来产业创新和效能提升的巨大机会，最终有助于解决医疗领域的“三A问题”，即可得性、低成本和高精度个性化。此外，药物创新和临床试验也是值得关注的领域。

在数字生物学方面，生成式人工智能的应用也具有巨大的潜力，特别是与AlphaFold结合后对于合成生物学的推动。合成生物学不仅在制药领域有着巨大的创新价值，还在化工和食品领域有广泛的应用。生成式人工智能与数字生物学的结合将能够更快地发现新型蛋白质的设计，提高准确率和效率，对药物创新研发做出巨大贡献。

值得一提的是，生成式人工智能在临床实验设计方面也扮演着重要角色。通过生成合成的数据，可以帮助挑选最合适且成本最低的临床实验以及患者，并进行模型模拟、测试用户数据和合成多样化临床数据等工作。这对于降低药物研发成本，并推动新药研发具有重要意义。

然而，生成式人工智能在医疗领域面临的一个难题是数据隐私和安全。医疗机构出于担心数据责任和隐私泄露风险的考虑，可能不愿意分享数据，这限制了生成式人工智能在医疗领域的应用。为解决这个问题，专家提到了联邦学习，这是一种无需传输数据的算法，可以在维护数据私密性的同时进行模型训练。联邦学习正在快速应用于医疗领域，帮助实现数据的共享和利用。

虽然生成式人工智能面临着高昂的算力和数据成本，但未来随着基础设施层面技术的发展，这些成本有望降低。此外，新的模式和技术也将出现，例如使用少量核心数据优化海量数据训练出的模型，以及Meta-AI模板等。这些技术将进一步推动生成式人工智能的发展。

生成式人工智能作为一种高效工具，已经在医疗行业取得了显著的成果。然而，关键在于如何让人们能够广泛使用这种新型工具。专家认为，未来医生和护士等医疗工作者都应该使用这种新型工具，将时间花在最关键的步骤上。人工智能将不断帮助医疗系统提升效能，而不是取代人类。

因此，生成式AI在医疗领域有着巨大的潜力。未来，生成式模型将成为医疗行业中的重要推动技术，并引领行业的数字化转型。同时，数据质量和垂直领域的应用将成为竞争壁垒，而联邦学习等新的技术和模式将进一步解决数据隐私等问题。生成式人工智能的发展势将不可阻挡，将助力医疗行业迈向更高效、准确和个性化的未来。

9月17日，上海玳慧数字科技有限公司基于大规模生成式AI模型技术打造的产品-“睿思大模型”，通过了中国信通院的“可信AI”标准符合性验证。该产品旨在为医疗健康领域提供多种AI赋能，以提高医疗服务的效率和质量。产品支持多种应用场景，例如智能辅助诊断、个性化治疗方案推荐、药物治疗剂量预测、病历智能化整合和分析、医疗知识图谱构建等。与传统的医疗方法相比，可以更快速地进行数据处理和分析，且能够根据患者的个体差异进行个性化的治疗建议。产品采用了先进的深度学习和自然语言处理技术，能够自动化地分析大量的医学数据，从而生成精确的诊断和治疗建议。同时具有高度的可扩展性和灵活性，可适应各种医疗场景和需求。

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