人工智能大模型在医疗领域的应用现状与前景

邱超 

浙江丽水学院医学院  浙江丽水 邮编323000

摘要：随着技术的不断进步和医疗需求的日益增长，人工智能大模型将在医疗领域发挥更大的作用，为构建更加智能化、高效化的医疗服务体系提供有力支持。

关键词：人工智能；医疗领域；应用前景

引言：在数字化浪潮的推动下，人工智能大模型正成为医疗领域变革的重要驱动力。医疗数据的爆炸式增长和计算能力的提升，为人工智能大模型在医疗领域的应用提供了广阔的空间。通过深度学习和大数据分析，人工智能大模型能够挖掘出隐藏在海量医疗数据中的有价值信息，为医生提供辅助诊断、治疗方案优化等决策支持。

一、人工智能大模型在在医疗领域的应用现状

（一）减轻医护人员工作负担

医疗机构引入人工智能大模型,是一项前瞻性创新举措,有效提升了医患沟通效率和医院信息交互流畅度。在现代医疗体系中,信息高效传递与沟通至关重要,而人工智能大模型应用正为此需求提供有力技术支撑。其中,"智能导诊"模块运行成为患者就医服务的新亮点。该模块使患者能在最短时间内获得就诊服务,无需长时间排队等候,极大优化了就医流程。患者只需通过移动终端便可轻松获取就医信息,如医生排班、科室分布、检查项目等,从而更加便捷地安排就诊计划,不仅提升了患者整体医疗服务体验,也大幅减轻了医院工作负担。人工智能技术在医疗领域应用还体现在多个方面。它有助于优化医疗资源配置,通过精准数据分析实现合理高效分配，同时,人工智能技术还能提高医疗服务质量与可及性,为患者量身定制更加精准、个性化的治疗方案,构建人性化、智能化就医环境,无疑将为患者带来更高水平的医疗福祉。

（二）提升医疗服务质量

科技飞速发展,医疗信息化已成为提升医疗服务质量和效率的关键举措。传统诊疗模式难以满足现代人对个性化医疗服务的需求,推动人工智能医疗信息平台的构建势在必行。该平台借助先进的人工智能技术,实现线上线下一体化的诊疗服务,为患者提供便捷高效的就医体验,通过预约挂号、在线问诊、远程查看检查报告等功能,极大地减少了排队等候的时间。平台能够建立电子病历,快速采集患者信息,智能分析病情,准确确定就诊级别和制定诊疗方案,从而实现医疗资源的高效分配利用。同时,平台建设有助于增进医患之间的理解和信任,减少医疗纠纷的发生,患者可以清晰了解自身的病情和治疗方案,增强对医护人员的信任度，医护人员也能全面准确掌握患者病情,提高诊疗的精准性和效率[1]。

（三）推动临床医学创新发展

临床数据库的构建是当前临床医疗领域重要的发展方向,不仅关系医疗服务质量的提升,更是推动医学科学进步的重要动力。在人工智能大模型技术的驱动下,医院信息化系统实现了高效精准的数据处理。过去,临床医学数据匮乏长期困扰着医疗工作者,大量有价值信息被淹没在海量数据中难以利用。然而,随着人工智能技术突破,尤其是自然语言处理技术的飞速发展,这一问题获得有效解决。借助自然语言处理技术,可从医疗大数据中快速提取并整理关键信息,构建结构化的临床数据库,为医学研究提供数据支撑。此类临床数据库不仅可助力医生全面掌握患者病史病情并制定精准治疗方案,更为医学研究提供宝贵素材,推动临床医学持续创新发展。构建临床数据库是临床医学发展的必由之路,也是提升医疗服务质量、保障人民健康的重要举措。

二、人工智能大模型在在医疗领域的应用前景

（一）疾病预防与风险评估

人工智能大模型技术在疾病预防领域具有广阔的前景，该技术能够高效整合多源异构数据,详细记载患者家族史、医疗记录、经济状况及教育水平等数据,利用自然语言处理、知识图谱构建等先进技术,全面深入分析患者的健康风险因素，构建实时监测评估系统和知识库,为临床医生提供精准个性化的诊疗建议。人工智能大模型不仅能够利用临床数据,还可融合医院管理数据、航空交通数据等外部数据源,对医疗服务质量、传染病的时空传播规律等进行多维度深入剖析。通过构建疾病预测模型,人工智能大模型技术为疾病防控提供有力支持,助力医疗工作者提前预警并应对潜在的公共卫生风险。在部分医疗中心,该技术已能够预测患者的疾病发作风险,有助于制定更加科学合理的个性化康复计划,从而降低再住院率和急诊就诊率,减轻医疗系统的负担。此外,人工智能大模型技术在疾病监测领域也展现出创新应用。以哮喘患者为例,通过智能化吸入器设备,可实时记录患者的用药情况,并将这些数据上传至中央数据库。通过对海量数据的深入分析,我们能够精准掌握个体及群体的疾病流行趋势,并结合疾控中心的危险因素数据,为患者制定个性化的预防治疗方案,促进康复,提升生活质量。这不仅有利于优化医疗资源的分配,也将推动整个社会的公共卫生事业可持续发展[2]。

（二）疾病诊断与治疗辅助

人工智能大模型技术在医疗领域展现出巨大的潜力和临床应用价值。该技术利用自然语言处理、数据挖掘等前沿技术,能够高效处理海量患者信息,提高诊断和治疗决策的准确性,为医生提供更全面深入的病情分析,从而全方位支持医疗服务,极大提升医疗效率和质量。在感染性疾病监测领域,人工智能大模型技术表现出显著优势。不同于传统疾病监测方式存在反应迟缓、信息不完整等问题,人工智能大模型能实时分析患者数据,提前预警潜在疫情风险,实现疾病早期发现,大幅提升疫情防控的效率和准确性。当前,多家医疗机构已将人工智能大模型技术成功应用于自身信息系统中。凭借该技术,医疗机构实现了医疗设备数据的高效交换和电子健康档案的便捷管理,极大提升了医疗服务的信息化水平。同时,人工智能大模型的使用显著改善了患者的疾病诊疗效果,促进了医疗资源的优化配置和合理利用。除临床诊断治疗应用外,人工智能大模型在循证医学领域亦发挥重要作用。通过将患者个人数据集纳入算法,人工智能大模型能为循证医学提供有力的数据支持,帮助医生从小样本中发现微小差异,为临床实践提供更全面精准的数据支撑。

（三）药物研发与临床试验优化

人工智能大模型技术在医药研发领域具有重要意义,它能够帮助制药企业深入分析各地区患者对不同药物的实际需求数据,从而更精准把握市场需求,制定科学合理的研发策略。制药企业可利用人工智能大模型对海量药物研发数据进行深度挖掘,发现投入产出比最高的药物类型,集中资源优化研发流程,提升药物研发效率和成功率,节省大量人力物力财力,赢得宝贵的市场先机,在激烈竞争中脱颖而出。大量研究显示,在医药研究领域广泛应用人工智能大模型技术可显著缩短药物研发周期,提高临床试验成功率,从而有效降低时间、人力和资金成本,这极大有利于制药企业,意味着它们能以更快速度、更低成本推出更多具有市场竞争力的药物产品。此外,在药物上市后,人工智能大模型技术也能对其使用情况进行多维度分析,全面掌握药物的安全性、有效性及经济性等信息,为临床药物使用提供科学参考依据,不仅有助于提升治疗效果、降低不良反应发生率,还能为制药企业赢得良好的市场口碑和信誉。值得关注的是,人工智能大模型技术在医药监管领域亦展现出巨大应用潜力。例如,美国食品与药物管理局曾利用该技术调查科研人员数据来源,了解药品标示外的市场销售情况,为药品监管提供更全面准确的数据支持,提高监管效率,确保药品市场公平、公正和透明[3]。

结语：人工智能大模型在医疗领域的应用展现出巨大的潜力和广阔的前景，它不仅能够提升医疗服务的效率和质量，还能够帮助医生更好地诊断和治疗疾病，为患者带来更好的就医体验。然而，医疗工作人员也应清醒地认识到，人工智能大模型的应用还面临着诸多挑战。因此，需要进一步加强技术研发和法规建设，确保人工智能大模型在医疗领域的应用能够可持续地发展。

参考文献：

[1]汤波.大数据背景下医院如何进行信息化建设[J].中国科技信息,2024,(06):134-136.

[2]杜慧,杨彦彪.大数据在医院合理用药质控中的应用现状[J].中国药业,2024,33(05):26-29.

[3]李军强,李青,周扬.大数据在医疗卫生中的应用前景浅析[J].现代医院,2024,24(02):286-288.