日前，由前瞻产业研究院发布的《2024年前瞻中国AI大模型场景应用趋势蓝皮书》指出，在AI算法的支持下，大模型可赋能医疗行业“医、教、研、管”等场景中的各个环节，以提高诊疗效率、诊疗精确度和管理效率等目标为手段，全方位提升诊疗水平。

从“AI+医疗”应用技术成熟度来看，目前仅有电子病历等技术要求相对低的场景进入商业化阶段，因此，电子病历场景应用技术成熟度最高。而从应用落地价值来看，药物研发应用落地价值最高。大量医药企业正通过临床经验结合标志属性去挖掘发现更多的肿瘤标志，加速新药研发过程。虽然相较于文字和图像方向，辅助研发方向人工智能应用场景还处在相对初期阶段，在政策支持和市场需求的推动下，未来具有极大的发展潜力。

据前瞻观察统计，2022年，中国智慧医疗市场规模已达到937亿元，预计2028年将达2332亿元，复合增速达20%。当前，“AI+医疗”融合影响主要体现在医疗机构、病患群体、医护群体以及制药企业四个层面。而随着技术的不断进步和完善，“AI+医疗”有望为全球医疗事业带来革命性的变化。

前瞻研究团队在AI+医疗的行业赛道调研进程中，邀请并采访了智谱AI、APUS等细分赛道标杆企业，总结出其AI大模型在医疗融合实际案例中攻克的痛难点、明确的解决方案及项目成果。

①智谱AI×北京中医药大学东方医院

案例内容：智谱AI基于GLM-130B大模型和千余本中医古籍书籍、中西医教材、期刊、医案、诊疗信息等数据构建数字中医服务平台。通过“复刻”名老中医诊疗经验和学术思想，形成与名老中医高度匹配的高危肺结节人工智能临床诊疗解决方案，并完成一定规模的临床评价研究。

解决场景痛点：中医领域名医少、传承断代、医疗资源不足；中医依赖医生经验及阅历；中医数据资料庞大、典籍丰富。

②APUS×河南省儿童医院

案例内容：APUS基于医疗垂直场景数据，蒸馏提炼出行业基础层——APUS医疗大模型，与省儿童医院在知识库构建、智能诊疗平台搭建、AI数字医生、智能评价体系建设方面进行实践落地。

解决场景痛点：医疗行业容错率低、专业要求高、医疗压力大、患者就医等候时间长等。

前瞻通过调研案例，不仅展示了AI大模型与医疗合作的项目成果，更明确了AI大模型与医院合作构建诊疗知识库、智能诊疗平台、AI数字医生、智能评价体系等实践项目如何落地，调研案例对于AI大模型与医疗融合现状、难点及未来发展均有一定的参考价值。

当前，基于医疗行业应用场景复杂和数据专业度高等原因，大模型的技术成熟度相对较低。同时，对于AI+医疗的未来发展，医疗数据的隐私性和安全性、数据质量与标准化、模型的可解释性以及法律和伦理问题均存在重大挑战。未来，AI大模型需要更加注重多模态数据的融合、自我学习与更新、数据安全保障等要点，以将技术更广泛地应用于全球各地，特别是医疗资源匮乏的地区。

前瞻经济学人APP资讯组

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