随着深度学习的迅速发展，生成式人工智能（AI）正以前所未有的速度重新定义医疗行业的格局。在过去两年中，医疗领域内的综合大模型数量已超过百个，各种应用不断涌现。根据蛋壳研究院的数据，截止到2024年9月10日，至少有39个新的医疗大模型发布，而这一数字仍在快速增长。这些大模型广泛应用于“辅助决策”、“质控”和“患者服务”，其中“中医”和“新药研发”亦引起了业内的关注。尽管如此，当前的应用指向仍显得分散，尚未形成完整的生态系统，市场规模的进一步深化亟待时间和技术的驱动。
要在医疗行业中实现大规模的商业化落地，需先解决若干亟待克服的问题。首先是基础设施建设。大部分成功应用大模型的医院均为头部三甲医院，它们拥有足够的资金和技术条件进行模型的部署，而基层医疗机构在这一方面显得捉襟见肘。函数计算资源主要依赖通用计算的CPU，缺乏用于大规模深度学习的GPU。这就要求医院在投资大模型应用之余，还需承担IP加密、数据存储、网络安全等额外成本，导致只有资金雄厚的机构能够顺利搭建相应的基础设施。
其次是数据整合的问题。医院的信息化系统通常由多个供应商提供，数据来源和格式众多，令全面整合患者的全生命周期数据成为一项艰巨的任务。医疗大模型的开发者需进一步强化其对多模态数据的处理能力，理想中的大模型不仅能对数据进行分类，还要能够深度挖掘数据的内涵，提供综合性建议。
第三，应用局限性同样不可忽视。现阶段，大多数医疗智能应用仍在传统医疗IT应用的框架内运作，虽然具备一定的前瞻性，但结果却未能形成颠覆性。例如，现有的一些应用虽然较有价值，但未能完全替代传统解决方案，在医院的智能化转型中仍显得力不从心。因此，医疗企业急需围绕实际需求构建具有“杀手级”特性的应用，进一步唤起医院对购置和应用大模型的需求，推动技术的规模化落地。
展望未来，生成式AI将在医疗行业中扮演越来越重要的角色。随着技术的持续进步和应用场景的不断拓展，企业与医院之间的互动将逐步加深，带动整个行业的转型升级。同时，大模型的有效应用也将实现精准医疗的愿景，促进个体化医疗的快速发展。
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