医疗健康大模型白皮书(1.0版) 202412

浙江大学医学院附属第四医院医疗健康大模型(1.0版)浙江大学医学院附属第四医院2024年12月(排名不分先后)浙江大学国际健康医学研究院浙江网新健康科技有限公司虎博网络技术(上海)有限公司王凯吴李鸣周庆利参编人员(按姓氏笔画排序)毛晓敏叶进明叶寄星叶鸿辉朱晨曦朱新建朱世杰刘姗娜李松平李莹莹何剑虎沈玉强张华芳张永明吴思静吴青可吴世财赵永根费科锋童基均傅晶晶楼笑笑在当今的医疗健康领域，人工智能技术的飞速进步和数据的迅猛增长正促使医疗服务模式产生深刻变革。医疗健康大模型，凭借其强大的数据处理能力和智能算法，正在重塑医疗健康行业的各个方面，如疾病预测、个性化治疗及健康管理等。与此同时，浙江省作为创新驱动的前沿省份，率先致力于未来医院的建设探索，在医院建设发展过程中，秉持“人民健康为中心”的理念，通过引入先进技术和优化服务模式，力求在提升医疗服务质量和效率方面取得突破，以满足新时期人民大众对医疗健康服务更高质量、更多元化的期待。本白皮书通过综合医疗健康大模型的前沿进展，不仅探讨了医疗健康大模型的发展趋势、应用场景和支撑保障，还详细介绍了浙江省在未来医院建设中所采用的先进策略和实施方案。这些内容不仅为医疗健康领域的研究者、从业者和政策制定者提供宝贵的洞见，也为推动医疗行业进一步发展提供实用的参考和指导。我们相信，通过不断的技术创新和政策支持，医疗健康大模型与浙江省未来医院的建设将共同推进医疗服务的智能化与高效化，开创更加璀璨的健康管理新时代。编委会2024年12月12日第一章未来已来，拥抱医疗健康大模型发展态势9(一)趋势牵引：智能驱动医学创新发展I/ (三)创新探索：医疗健康大模型潜力初显//9第二章高性能算力，打造医疗健康大模型基础平台11 (三)畅通无阻的网络资源 (四)自主可控的国产信创 //第三章高质量算料，构建医疗健康大模型数据中心15(一)生物信息数据中心 (二)医学影像数据中心/I///I///,17(三)组织病理数据中心//I,17 第四章高精尖算法，建立医疗健康大模型框架20(二)计算机视觉大模型(一)智能导医导诊2 (八)智能手术辅助么/ (十)智慧医院管理// (三)推动创新融合的发展体系//I/////,31在人类社会持续发展和文明不断进步的宏伟征程中，科技的进步如同澎湃的浪潮，不断推动着我们迈向更加光明的未来。在这个创新与变革交相辉映的时代，医疗健康领域正迎来一场由人工智能引领的深刻变革。随着大数据的积累、计算能力的提升及算法技术的不断精进，医疗健康大模型应运而生，它融合了深度学习、知识图谱、自然语言处理等前沿技术，为医疗行业带来了前所未有的发展机遇。在人工智能的浩瀚星河中，医疗健康大模型犹如一颗璀璨的新星，以其独特的光芒，指引着医疗领域朝着更加智能化、精准化、个性化的方向发展。随着科技与医疗的深度融合，医疗健康大模型不仅有望成为医疗健康领域的重要工具，更将成为推动新药研发、激励医疗器械创新、提升医疗服务智能化水平的关键力量。它凭借其卓越的数据处理能力和深刻的知识挖掘能力，持续展现科技服务人类健康的巨大潜力，并架起连接科技与生命的桥梁，为医生提供精准决策支持，为患者带来定制化治疗方案，为医疗机构提高服务效能。展望未来，医疗健康大模型的实际应用和价值实现将是其发展的关键所在。医疗健康大模型的发展，不仅将推动医疗行业向数字化转型迈进，更将助力实现“健康中国2030”的宏伟蓝图，为全球医疗健康事业贡献源自中国的智慧与力量。作为医疗服务体系的主体，医院既是承接医疗健康大模型创新应用落地的试验田，也是推动医疗健康大模型创新应用的主力军。人工智能技术应用方兴未艾，探讨医疗健康大模型的建设与发展，必然是“未来医院”建设征程中的热门话题。在浙江大学医学院附属第四医院建院十周年之际，我们立足医院高质量发展视角，聚焦医疗健康大模型主题，梳理凝练现状、描绘展望未来，旨在同广大读者共第一章|科技创新是发展新质生产力的核心要素。医疗健康领域的科技创新是提升医疗服务供给能力与质量的关键动力来源，通过不断研发新技术、新疗法和新药物，科学优化医疗资源配置，提高医疗服务的公平性和可及性，创造惠及人群更广泛的高质量医疗服务，为建设健康中国提供有力支撑。近年来，我国人工智能医疗应用百花齐放，人工智能医疗成为医疗健康领域创新发展的重要驱动力之一。人工智能融合应用正引领医疗行业不断创新发展，开启智慧医疗新篇章。在临床诊疗方面，人工智能通过快速分析海量医学影像资料识别微小病灶，预测疾病风险助力精准疾病筛查；通过综合分析患者遗传信息、生活习惯及病情发展，提供个性化治疗建议。在健康管理方面，人工智能技术与远程医疗、可穿戴设备及VR技术深度融合，为患者带来便究，促进知识自动化及科研过程智能化。机器涌现智能成为科研组成部分，科研向更加依靠以大模型为特征医院是医疗健康人工智能应用落地的重要载体，随着智慧化发展深入，医院对医疗健康人工智能应用也向全面精准诊疗深化，智慧服务从基础辅助导诊向全面个性化服务转变，智慧管理从基础辅助决策分析向全面数智化精细化运营转变。医院期待智慧医疗能够拥有强大的数据处理与分析能力，以高效整合海量医疗数据，支持疾病诊断、治疗方案设计等多个环节的精准医疗决策；智慧服务能够支持复杂场景的决策优化，为用户提供更加便捷、高效、智能的服务体验，提升服务效率与质量；智慧管理能够实现对海量管理数据的高效处理与学习，支持复杂决策场景的模拟与优化，能自动识别管理过程中的细微差异，实现精准决策，优化大模型作为人工智能领域的重要突破，以其强大的数据处理和学习能力、卓越的泛化能力，为满足复杂业务实际需求的医智融合应用全面深化提供了更好的实现方案。大模型的目标是在涵盖各种数据分布和学习任务的大规模(多模态)数据集上学习一个通用的基础模型。这使得不同智能任务之间，甚至不同数据模式之间的界限被打破，与原有的智能模式相比，大模型能够改进现有能力如更高的诊断准确性，并产生新的能力如解决多功能医疗任务[2]。随着通用智能和更多未知能力的激活，大模型将改变医疗创新应用产生与应用模式，推进医疗健康领域智慧化转型和发展进入到一个崭新阶段，人与人工智能的合作将变得无处不在。在新趋势、新需求、新模式引领下，“未来医院”智能化发展路径将面临重大革新，医疗健康大模型作为这场变革的核心力量，正在擘画“未来医院”的全新蓝图。“未来医院”该如何布局医疗健康大模型?我们尝试从基础平台构建、大数据中心建设、模型框架选择以及应用场景四个层次，全面剖析医疗健康大模型发展的全貌，为医院推进大模型建设提供参考。本白皮书构建的医疗健康大模型应用整体结构包括：1个基础平台、3类服务对象、4大数据中心、5个高精尖算法模型和N个跨界融合应用。1个基础平台，即高性能超算中心，它是支撑医疗健康大模型运行的基石。在这个算力平台的基础上，构建4大数据中心——生物信息数据中心、医学影像数据中心、组织病理数据中心和临床信息数据中心，为医疗健康大模型提供更丰富、高质量的数据支撑。通过打造5个高精尖算法模型，包括自然语言大模型、计算机视觉大模型、多模态融合大模型等，为医疗健康大模型的智能分析提供强大的算法保障。进一步地，我们探索了N个跨界融合的应用场景，从智能化导医导诊到智能影像分析。医疗健康大模型的应用正日益丰富，为医护、患者、管理者3类服务对象带来了前所未有的便捷。医疗健康大模型“1+3+4+5+N”应用体系架构如图1所示。遵循严谨规范的安全要求立足创新融合的标准体系3类应用场景5个遵循严谨规范的安全要求立足创新融合的标准体系3类应用场景5个4大智能导医导诊_智能影像分析辅助诊疗决策药物研发健康管理病历文书质控智能搜索问答_手术机器人智能宣教医院管理生物信息数据中心医学影像数据中心组织病理数据中心|临床信息数据中心高性能超算中心第二章高性能算力打造医疗健康大模型基础平台|第二章|高性能算力，打造医疗健康大模型基础平台算力是人工智能发展三要素之一，随着医疗大模型的发展，计算资源的需求不断增加。高性能计算基础设施是支持大规模数据处理和复杂模型训练的关键。但是，当前很多医院和医疗机构缺乏足够的高性能计算资源，难以满足大模型对算力的需求。同时，医疗数据的多样性和复杂性要求模型具备更强的计算能力和更快的处理速度，这对现有的基础设施提出了更高的要求。因此，如何建立和优化高性能计算环境，以支持医院医疗大模型的开发和应用，是一个亟待解决的问题。对此，医院应以构建与医疗健康大模型发展进程相适配的高性能超算中心，重点围绕超快速度的算力资源、海量吞吐的存储资源、畅通无阻的网络资源和自主可控的国产信创四大方面，持续打造医疗健康大模型基础平台，如图2所示。海量吞吐的存储资源超快速度的算力资源海量吞吐的存储资源自主可控的国产信创畅通无阻的网络资源自主可控的国产信创超快速度的算力资源主要指的是那些具备极高计算速度和强大处理能力的计算资源。这些资源通常集成了大量高性能的计算单元，如高性能处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、现场可编程逻辑门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)等，以及先进的云计算和分布式计算系统。它们能够执行复杂的计算任务，并在极短的时间内完成大量数据的处理和分析，是支撑大模型高效运行和训练的基础保障。为了满足医院日常和关键业务需求，通用计算应提供高性能、国产化的服务器，支持弹性云服务和裸金属服务，并支持主流AI框架，实现中心训练和边缘推理。服务器选型需遵循国产化技术路线，确保供应链稳定，并配备丰富的软件生态，以满足日常主流业务需要。服务器性能应不低于业界主流CPU处理器水平，提供双路、四路高性能处理器，以满足关键业务需求。同时，计算资源池应支持服务器池化，构建大规模计算资源池，为影像质控等业务提供灵活、高可用的云计算资源池。用户可即时获取弹性云服务器、裸金属服务大模型的计算需根据业务需求进行算力系统化设计和弹性扩展，通过Al算力集群、训练服务器等方式满足不同层级模型的训练和推理需求。对于中心型大模型，应建立Al算力集群，支持百亿甚至千亿大模型的训练和推理，以满足大算力业务需求。针对区域级大模型，可通过构建包含Al算力集群、训练服务器、推理服务器以及训推一体机在内的训练中心和推理中心，以满足低阶模型训练和较小规模推理算力的需求。而对于边端侧的应用场景，则应通过部署不同规格的推理服务器、推理模块以及终端内嵌的推理算力来满足特定的业务需求。这样的设计可以提供全面、灵活的计算解决方案，以适应不同场景和业务需求的多样性，推动智海量吞吐的存储资源是指能够高效处理并存储大量数据的存储系统或设备。高性能、可扩展、高可靠性的数据存储技术，可以满足大模型训练和推理过程存储系统的构建应采用全闪存、智能分布式等先进技术，以确保在大模型训练和推理过程中提供高效、可靠的数据存储服务。这些技术能够实现横向扩展和弹性伸缩，以适应数据量的快速增长和业务需求的变化。全闪存存储和智能分布式存储系统具备高速读写能力和低延迟性能，这在大模型数据训练过程中尤为重存储系统还应支持多协议互通和端到端校验，以保障数据的安全性和完整性。多协议互通意味着存储系统能够无缝集成各种人工智能服务器、网络节点以及Al平台软件，实现数据的无损互通和零迁移零拷贝，这对于保持数据的一致性和提高系统效率至关重要。端到端校验则进一步确保了数据的完整性和可靠性，避免畅通无阻的网络资源通常是指一种网络环境或资源集合，具备高速的网络连接、稳定的网络服务、安全的数据传输、灵活的网络架构等特征。它们能够确保数据、信息或应用在网络中的传输和访问过程中不受阻碍、延迟小、稳定性高，并且具有足够的带宽和安全保障，能够为大模型提供稳定、高效、安全的数据传输医疗健康大模型白皮书智能联接综合系统应采用5G、F5G、HCE、IPv6+、Roce等多种网络技术，以满足大模型中智能终端与数据中心、数据中心之间、数据中心内部等多种有线及无线高速、低延迟的联接需求，支持即插即用、SDN、VxLAN等功能，实现网络的高带宽和高可靠性。有线网络联接应支持即插即用、SDN控制器注册、AP设备管理等功能，具备2.5G或10G端口以及PoE++供电能力，同时强调安全性，支持多种认证方式和策略联动。核心交换机则需强调高容量、高可靠性及扩展性，集成无线局域网控制器功能。无线网络联接应符合WLAN标准，支持智能漫游、多频多模、高速上联等特性，并具备物联网接入扩展能力。WLAN终端和AP设备支持EEE802.11系列标准，实现双射频+独立射频扫描模式，Al智能漫游，以及2.5G或10G上联有线接口。支持智能天线和物联网模块，以及分布式AP部署和软件切换射频模式，提供基于真实业务流的网络故障检测和应用识别能力。(四)自主可控的国产信创III/自主可控的国产信创是指在基础平台建设中，通过自主研发和创新，摆脱对国外技术的依赖，实现信息技术产品和服务的自主可控。在设计医疗健康行业的大模型基础设施时，坚持“自主可控”原则至关重要，它是保障医疗健康大模型运行安全性的基础。为确保平台自足可控，要求在平台构建中要优先选择具有自主知识产权、安全性和可控性的国产软硬件产品，以构建一个综合性的安全平台服务能力。通过致力于整合国内优秀的技术资源，减少对外部技术的依赖，确保技术发展的自主性和安全性。同时，更加注重产品的先进性和高性能，以支持国内技术的发展和创为了确保平台的长期稳定运行，应充分考虑软硬件产品的可扩展性和连续性，使之能够适应不断增长的业务需求和技术进步。通过构建具有韧性的未来供应连续性能力，即使在供应链受到冲击的情况下，也能保障医疗服务的稳定性和持续性。不仅提升医疗服务的质量和效率，也为医疗健康行业的数字化转型提供了坚实的基础，从而进一步推动国内技术的进步和创新。医疗健康大模型白皮书|第三章|大规模的数据预训练是大模型的基本特征之一。利用高质量的海量医疗数据进行预训练与验证将使医疗健康大模型学习到更加复杂、精细和全面的特征表示，从而增强模型的泛化能力、提高预测精度，并有助于发现数据中隐藏的规律和模式。然而，现有的医疗数据管理标准不够健全，数据的完整性和一致性较差，导致数据质量参差不齐。此外，医疗数据涉及多种来源和格式，如电子病历、影像数据、基因数据等，这对数据的收集、整合和处理提出了更高的要求。数据的隐私保护和安全管理也是一个重要问题。在确保数据安全和隐私的前提下，如何实现高质量数据的获取和有效利用，是医疗健康大模型发展中面临的一大挑战。对此，医院应充分依托现有医疗健康大数据资源，构建完善医疗健康大数据中心，重点围绕生物信息、医学影像数据、组织病理数据和临床信息数据等开展数据治理，形成多维度、多模态、高质量、安全可用的医疗健康数据资源体系，如图3所示，该体系全面满足健康医疗大模型训练需求，为深度学习与知识发现提供坚实而海量的数据支撑。数据中心数据中心数据治理数据管理数据标准数据评价数据梳理数据串联数据清洗数据标准化数据源数据源图3医疗健康数据资源体系在生物信息数据中心建设中，随着生物信息学技术进步，数据库将更加丰富，以提供更加全面的数据支撑；通过不断引入人工智能和机器学习等新的数据分析工具和方法，以提高数据挖掘的深度和广度。同时，生物信息数据中心将进一步加强跨学科合作，促进生物信息学与临床医学、药物学、公共卫生等领域的深度融合，为医学研究提供更加全面、精准、高效的服务，为推动医疗健康领域的创医学影像数据中心是医疗健康数据中心的核心组成部分，汇集了DR、CT、MR、超声、内镜等多元影像数据，以实现影像信息的统一管理、高效存储和便捷访问。通过多模态影像数据中心，医生能够快速获取患者的历史影像资料，进行对比分析，提高诊断的准确性。医学影像数据中心中积累的丰富影像数据资源与人工智能大模型技术紧密结合，将构建形成一个高效、智能、全面的多模态影像数据管理平台，可为临床诊在影像数据中心建设中，为确保影像数据中心的稳定运行和高效服务，需要投入大量资源进行基础设施建设和技术研发。配置高性能的服务器集群和先进的存储系统，能够保证海量影像数据的高速读写和长期保存。采用基于大模型的影像处理和分析系统，可实现影像数据的快速转换、精准分割和三维重建。通过构建紧密的医工结合模式，能够促进影像技术与临床需求的深度融合。展望未来，医学影像数据中心的发展将更依赖于大模型技术的持续创新和应用，医学影像数据中心将继续拓展服务范围，深化影像技术在精准医疗和组织病理数据中心专注于收集、存储和管理大量的病理数据，包括组织切片、细胞涂片、免疫组化、原位杂交等多种病理检查结果，为临床诊断、治疗和研究提供宝贵的信息资源。组织病理数据中心的建立，使得病理数据得以被充分发掘和利用，从而创造了其潜在价值。通过高质量的数据处理和分析，组织病理数据中心能够为医疗行业提供更深入的洞察，从而推动临床诊断的准确性，优化治疗方案，并加速医学研究的发展。同时，为后续的大模型技术应用提供坚实的基础，使这些先进技术能够更好地应用于病理数据的分析，医疗健康大模型白皮书在组织病理数据中心建设中，通过标准化和质量控制，需要完成对海量的病理数据资源汇聚，提高数据的可用性和可操作性，从而提高病理数据的利用率。(四)临床信息数据中心/////I/临床信息数据中心是以患者为中心，以患者EMPI为主线，组织、整合、存储、管理和分析患者临床数据的系统。通过将患者所有医疗信息，如就诊记录、门诊处方、住院医嘱、电子病历、检查化验报告等，以全面、标准、统一的方式整合存储，为临床数据的共享提供统一的平台支撑。临床信息数据中心可以对各类临床数据进行标准化、结构化表达、组织和存储，并在此基础上开放统一的、标准的、符合法律规范和安全要求的数据访问服务。在临床信息数据中心建设中，需要对采集到的不同系统数据进行汇聚，建立统一规范的数据标准，通过对数据的抽取、清洗、转换、装载等步骤，将各个业务系统中的数据整合到一起，并形成针对临床不同应用主题的高质量数据表集合，实现数据从分散到集中、从细粒度到高度汇总、从业务模型到分析型模型转变的过程。通过部署大数据计算框架，基于多种算法库，实现大数据存储访问及分布式计算任务调度、多维索引数据的深度搜索和全文检索等功能。建立基于分布式并行计算架构，部署服务器集群，具备横向扩展能力，可以动态增加或减少计算资源和存储资源，支持PB量级离线计算和在线计算。部署非关系型数据库HBase、数Ambari等，或者其他大数据计算框架如MapReduce、Spark、Tez等，部署搜索引擎Elasticsearch用于全文检索、结构化检索和分析。从而高效的支撑基于临床数据中心的数据挖掘、数据分析和辅助决策。(五)医学数据治理模式在当今时代，用户对数据的需求持续增长，用户范围从数据部门扩展到整个医疗机构，数据治理不仅要面向数据部门，还要面向所有医疗业务场景，需要数据治理能够覆盖元数据、隐私、数据质量、业务流程整合、主数据整合和数据生命周期管理等环境。数据治理的核心目标是为医院提供统一的规范数据应用标准，辅助数据质量提升，让数据更好的使用。数据治理模式需统一数据管理规则，加强数据联接建设，提升自动采集能力，减少人工录入，确保数据源头质量和高效汇聚，形成清洁、完整、一致的数据湖，并确保数据安全合规。借助术语、内容、交换、技术、应用和安全等标准规范，构建涵盖语义、语法、传输、安全和服务五类标准的数据标准体系。通过高效的数据治理流程，对采集的数据进行清洗、加工和标准化处理，生成易于分析利用的可共享数据。为实现医学数据治理模式，通过可视化手段实现数据治理规则，每种规则可以灵活组合，以满足不同的治理需求，并可根据实际情况增补规则，形成个性化的数据治理方案。数据治理方式主要包括数据梳理、数据串联、数据清洗及数据标准化四个阶段，如图4所示。在数据梳理阶段，通过定义统一的数据应用标准，构建数据规范，以适应医疗活动的多样性和复杂性；在数据串联阶段，以患者为中心串联数据，实现多厂商数据集成，保障数据连贯性；数据清洗阶段最为关键，通过多种方法对不完整、不一致、不准确或格式不规范的数据进行处理，确保数据一致性；在数据标准化阶段，确保数据字段、格式和值域的标准化。医院采用标准字典进行数据映射，确保数据准确规范，为医疗健康大模型的构建和应用奠定坚实的基础。0数据梳理数据串联数据清洗数据标准化高精尖算法建立医疗健康大模型框架高质量算料，构建医疗健康大模型数据中心医疗健康大模型的发展需要高品质的算法来处理复杂的医疗数据并提供准确的诊疗建议。然而，医疗数据的复杂性、多样性和高噪声特性对算法的准确性和鲁棒性提出了严峻挑战，现有许多算法在处理这些问题时表现出局限性。此外，不同医疗场景的特殊性要求模型具备更强的泛化能力和适应性，这使得算法的开发更加困难。因此，设计和优化高品质算法，以提高医疗健康大模型的性能和可靠性，成为亟待攻克的难题。对此，医院应紧密围绕多样化的医疗健康数据形态处理需求，搭建医疗健康大模型，如图5所示，提供包括自然语言大模型、计算机视觉大模型、多模态融合大模型等在内的一组基础预训练模型，不断改进大模型能言大模型医疗健康模型大模型框架模型强化图神经模型模型自然语言大模型(NaturalLanguageLargeModels)是深度学习领域的一项革新成果，它们通过运用诸如循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、以及转换器(Transformer)等先进的神经网络架构，在海量的文本资料上进行训练，从而掌握了自然语言的统计模式和深层语义。这种模型极大地提升了计医疗健康大模型白皮书自然语言大模型的一个关键优势在于它们能有效应对自然语言中的模糊性和多义性特征，这使得计算机得以捕捉并解析语言的丰富层次结构。由此，这些模型便具备了执行一系列复杂的自然语言处理任务的潜能，包括但不限于文本创作、文本类别判定、语言间自动翻译、情感色彩评估以及对话问答系统构建等，从而推动自然语言处理技术边界，开启人机沟通新纪元。自然语言大模型和医疗健康大模型互相支撑、融合与创新。自然语言大模型可以为医疗健康大模型提供语言处理能力，帮助解析和理解医疗文本。医疗健康大模型可以利用自然语言大模型的技术来改进医患沟通，例如通过自然语言处理技术生成易于理解的医疗解释或建议。医疗健康大模型的发展也推动了自然语言处理技术在特定领域的创新，例如医疗实体识别、关系抽取、医疗事件预测等。(二)计算机视觉大模型/I/I/IIIII/II/I//计算机视觉大模型(LargeComputerVisionModels)利用深度学习技术，特别是卷积神经网络 (CNNs)和Transformer架构，训练出具有数十亿甚至数千亿参数规模的视觉识别模型。常见的模型采用Transformer架构，由自注意力机制和位置编码两部分构成。自注意力机制使得模型能够聚焦于输入数据的关键部分，而位置编码则有助于模型理解图像中元素之间的位置关系。这两种机制共同作用，使得视觉大模型能够捕捉图像中的全局和局部信息，在各种计算机视觉任务中表现出色。图像识别是计算机视觉大模型最直接的应用领域。通过训练，模型能够识别图像中的物体类别和人脸表情等。此外，目标检测也是计算机视觉领域的重要任务之一。计算机视觉大模型不仅能够精确识别图像中的物体，还能提供它们的位置信息。由于能够全面捕捉图像的信息，计算机视觉大模型在语义分割任务中表现更加准确。计算机视觉大模型在医疗健康领域应用广泛，通过深度学习技术，能够自动分析和识别医学影像(如DR、MRI、CT扫描图像等)。不仅可以用于医疗影像分析还可以进行手术辅助。这种技术可以帮助医生更快速地发现病灶、标记异常区域，并辅助诊断各种疾病，如肿瘤、骨折和脑卒中等。在手术过程中，计算机视觉大模型可以实时分析手术视野，提供手术导航、病灶定位等辅助信息，帮助医生更精准地进行手术操作。(三)多模态融合大模型多模态融合大模型(MultimodalLargeLanguageModels)指的是能够同时处理多种数据类型的人工智能模型，常见的数据类型包括文本、图像、语音等。相较于单一模态模型，多模态模型的架构更加复杂，通常结合了适用于图像处理的卷积神经网络(CNN)、用于文本处理的循环神经网络(RNN)以及处理序列数据的Transformer等架构。由于具备多模态特性，这类模型能够整合和理解不同类型的信息，适用于需要多维数据分析和预测的任务，提供更全面、更准确的结果。多模态模型的鲁棒性体现在，当某种模态数据质量较差时，模型可以依赖其他模态的数据进行补充，确保系统的稳定性和可靠性。此外，这些模型还具备跨模态转换和信息融合的能力，能够处理跨模态任务，例如根在医疗健康领域，多模态融合大模型有着广泛的应用。如结合CT、MRI、DR等多种医学影像数据，进行医学影像分析，帮助医生更准确地诊断疾病。可以结合组织病理学图像、免疫组化染色等多种数据进行病理学分析，辅助病理专家进行病变分析和诊断，辅助医生进行临床决策支撑和健康管理等。但是由于模型的复杂性，多模态融合大模型在医疗领域缺乏专业的训练和语料库，缺乏强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法，代理(Agent)通过与外部环境的交互来学习策略。在特定状态下，代理采取行动，环境根据这些行动反馈奖励信号，代理以最大化累积奖励为目标。强化学习的模型结构通常较为复杂，通常借助深度神经网络来处理高维输入和输出。常见的架构包括用于不同任务的深度Q网络(DQN)、深度确定性策略梯度(DDPG)、近端策略优化(PPO)和分布式分强化学习在医疗领域展现了巨大的潜力，特别是在癌症、糖尿病等慢性疾病的个性化治疗中。医生面临的挑战是为每位患者制定最佳治疗方案，由于患者的病情、体质及对治疗的反应各不相同，这一过程极为复杂。通过强化学习训练的大模型，系统能够根据患者的实时病情、治疗历史及其他个体差异，动态调整治疗方案，从而优化疗效并尽量减少副作用。在药物研发中，强化学习可以在虚拟环境中进行模拟实验，评估不同药物组合的效果，并通过反馈优化药物搭配，加速药物开发进程。强化学习结合大规模数据处理能力，还能够深入分析复杂的药物相互作用，提升预测的准确性。在手术辅助方面，强化学习能够提升手术机器人的表现，使其在高维度、动态环境中通过实时反馈不断优化操作策略。这有助于减少人为误差，提升手术的精图神经网络(GraphNeuralNetwork,GNN)是一种专为处理结构化数据(如图和网络)而设计的人工智能模型。这类模型能够学习节点之间的关系，并利用这些关系进行预测或分类，因而在多个领域展现出强大的应用潜力。图神经网络(GNN)与检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)结合，是在药物研发领域，GNN能够处理化学分子的图结构，预测分子的性质和活性，从而加速新药的发现。此第五章跨界融合探索医疗健康大模型多场景应用场景创新是指以新技术的创造性应用为导向、以供需联动为路径的实现新技术迭代升级和产业快速增长的过程。人工智能场景创新对于促进人工智能更高水平应用，更好支撑高质量发展具有重要意义[3]。随着技术的不断成熟和应用的不断拓展，医疗大模型的应用场景不断拓展，如临床辅助决策、医疗科研、健康管理、药物研发等多个场景，如图6所示。医院围绕智慧医疗、智慧服务和智慧管理三大发展需求，积极构建探索跨界融合的应用场景，助力实现高效的人群健康管理，帮助医院降本增效，满足医务工作者临床与科研需像分析N个药物研发手术疗决策健康智能宣教医院图6医疗健康大模型N个应用场景医疗健康大模型白皮书(一)智能导医导诊医疗健康大模型正逐渐成为智慧服务领域提升医疗服务效率和质量的重要工具。它通过深入分析患者的历史就诊记录、健康数据以及医疗资源的使用情况，为患者提供精准、个性化的导医导诊服务。大模型能够根据患者的病情、地理位置、偏好等因素，为患者推荐最合适的医疗机构和医生，确保患者能够获得最精准的医疗服务。此外，大模型还能为患者提供就诊流程的优化建议，根据医院实际运行情况自动调整排队策略，为患者推荐最合理的检查顺序，以减少患者在医院的等待时间。同时，系统还能优先处理特殊检查项目，如空腹项目、特殊项目和特殊条件，通过选择排队人数较少、用时较短的项目，以及优先选择同一区域的检查项目，从而减少患者移动的次数，提升医疗服务的效率和患者满意度。(二)病历文书质控医疗健康大模型在病历文书质控场景的应用为智慧医疗提供了新的解决思路。医疗健康大模型能够高效整合和分析医疗数据，确保病历文书的结构清晰、标准化、内容完整，并针对患者具体情况实现精准质控。例如，对于患有多种疾病的患者，大模型可以综合考虑其病情、治疗效果及预后情况，为医生提供更加全面、详细的出院指导建议，实现病历文书的精准质控。同时，大模型还可以根据患者的用药情况，自动生成用药指导、复诊提醒等个性化服务内容，进一步提高患者的就医体验和满意度。大模型还能够快速处理和分析大量医疗数据，自动审核医学图像报告等，极大地提高了病历文书的质控标准和效率。利用医疗健康大模型，可以实现超声、放射等影像报告的快速质控，极大地提高了医生的工作效率和准确性。病历文书的精准质控不仅提高了医生的工作效率，使其能更充分地投入到临床实践中，同时也改善了患者体验，缩短了等待报告的时间，加快了后续治疗流程的启动，为医患双方带来双赢的结果。(三)智能影像分析医疗健康大模型在先进的人工智能技术和丰富的高质量专业标注数据支撑下，改变了智能影像分析的诊断流程。例如，大模型通过自动化处理技术，能够快速生成头颈血管的VR/CPR/MIP图像，并智能识别血管狭窄、斑块和颅内动脉瘤等病变。这种自动化流程显著缩短了头颈CTA的后处理和报告时间，提高了诊断的准确性和可靠性，同时减少了骨质干扰，有效降低了误诊和漏诊的风险。通过提供结构化的辅助诊断报告，医疗健康大模型为医生提供了强大的决策支持工具，确保了患者能够获得更高效、更可靠的医疗服务，进一步提升了医疗服务质量。(四)智能搜索问答医疗健康大模型在智能搜索问答场景的应用，正逐步成为提升医疗服务质量和效率的重要手段。它通过深度学习海量医学知识图谱、医学文献和临床数据，能够理解和解析用户的医疗相关问题，并给出专业、准确的回答。大模型能够辅助医生进行信息检索和整合，快速定位到与患者病情相关的医学知识和案例，为医生的诊疗决策提供有力支持。同时，大模型还能根据患者的具体情况进行模拟推演，预测疾病的发展趋势和治疗效果，为医生提供更加全面的诊疗方案。通过智能搜索问答系统，患者可以随时随地获取医疗信息，无需等待医生的回复，提高了医疗服务的实时性和便捷性。医疗健康大模型在智能搜索问答场景的应用具有巨医疗健康大模型在辅助诊疗与疾病预测领域展现出关键性应用价值。它能够分析病人的症状、医学影像 (如DR、CT、MRI等)、实验室检测结果和其他临床信息，帮助医生识别疾病，显著提升了诊断的精确度和速度，为医生提供了更为个性化的治疗方案建议。例如在肺癌辅助诊疗方面，尤其是免疫治疗领域，大模型能够进行PD-L1表达预测、肿瘤突变负荷(TMB)预测、肿瘤微环境(TME)预测、生存率和治疗效果预测等，提高诊断的准确性和治疗的针对性，还能够促进肺癌新疗法的开发和临床试验的设计。在疾病预测层面，大模型能够精确评估诸如糖尿病、心血管疾病等慢性病的患病风险，为患者提前敲响警钟，促进早期干预与治疗。此外，对于流感等传染病的流行趋势，医疗大模型也能做出精准预测，为公共卫生政策的制定提供科学依据，有效遏制疫情蔓延。更令人瞩目的是，大模型还能捕捉到心理健康领域的微妙变化，识别出抑医疗健康大模型在智能宣教场景的应用日益广泛，凭借其强大的数据处理能力和深度学习能力，为医疗知识的传播和普及提供了全新的解决方案。大模型能够根据用户的年龄、性别、健康状况、疾病史等个性化信息，生成定制化的健康宣教内容。通过智能问答系统，大模型可以与用户进行互动，增强宣教体验，用户可以通过提问、讨论等方式参与到宣教过程中。大模型还可以构建引导式宣教系统，通过一系列的问题和提示引导用户逐步了解健康知识。大模型具备自动更新内容的能力，确保宣教信息的时效性和准确性。这些功医疗健康大模型在药物研发与发现场景中的应用正日益广泛和深入。它在药物研发与发现场景中的应用涵盖药物筛选与优化、靶点识别与验证、药物反应与毒性预测、个性化医疗、临床试验优化以及新药研发策略制定等领域。通过分析和预测药物分子的性质、识别新的药物靶点、模拟药物与生物体的相互作用以及个性化治疗方案的制定，医疗健康大模型显著加速了药物研发的进程，提高了研发效率，并推动了个性化医疗医疗健康大模型白皮书医疗健康大模型在医疗机器人与手术辅助场景中的应用为手术医生提供更多的决策支持。它可以基于患者的医学影像数据，如CT或MRI扫描，生成高精度的三维重建模型。这有助于医生在手术前进行详细的规划，甚至进行虚拟手术演练，从而提高手术的精确性和安全性。在手术过程中，医疗机器人可以使用Al算法实现实时导航，帮助外科医生精确定位手术目标。除此之外，术后监测与康复指导、远程手术、培训与教育、病理识别与诊断以及药物递送与治疗也有着重要的意义。这些应用利用Al技术提高了手术的精确性、安全性和效率，同时也为医学生提供了实践训练的机会，并促进了远程医疗服务的发展。然而，其全面实施仍需克服技术、伦理和经济上的挑战。(九)智能健康管理医疗健康大模型在健康管理和疾病预防方面具有广泛的应用，这些应用不仅提高了医疗服务的效率和质量，还促进了健康管理的个性化和精准化。它能够通过分析个人健康数据(如体检报告和生活习惯),为个体提供个性化的健康评估和建议，帮助人们养成健康习惯，降低疾病风险。通过挖掘庞大的历史健康数据库，医疗健康大模型具备预测疾病倾向的独特技能，能提前警示潜在的健康威胁，促使个体及早采取预防行动。结合可穿戴技术和生物传感器的实时监控，大模型能敏锐捕捉健康状态的微妙变化，即时发出预警信号，确保健康问题得到及时关注与处理。在公共健康层面，大模型分析群体健康状况与环境因子之间的关联，识别潜在的公共卫生隐患，为制定有效的政策提供科学依据。特别是在健康教育与行为矫正上，它能够生成针对性的教育材料和行为指导，利用激励机制和持续反馈，助力个体达成健康目标。在心理健康支持上，大模型通过分析数据识别心理问题的早期迹象，并提供个性化的支持和咨询。(十)智慧医院管理////I/I/医疗健康大模型在医院管理中具有广泛的应用，包括资源管理、运营优化、患者流量管理和质量控制。它通过预测床位需求、优化手术室安排和工作负荷，提升了医院的资源利用效率。大模型还帮助控制成本、优化预约系统，并分析患者流量以改善就诊体验。通过监控医疗质量和预测不良事件，大模型还提高了风险管理能力。同时，数据分析支持临床决策和医院战略规划，推动了医疗研究和创新。整体而言，医疗健康大模型提升了医院管理的效率和质量，增强了患者满意度和资源配置的科学性。第六章安全与标准确保医疗健康大模型稳健发展医疗健康大模型白皮书|第六章|安全与标准，确保医疗健康大模型稳健发展医疗数据的敏感性和隐私性要求在处理和存储过程中必须保证高标准的安全性。随着医疗健康大模型的广泛应用，数据泄露和网络攻击的风险也在增加。如何在实现数据互联互通和大模型高效运行的同时，保障数据的安全性和隐私性，是当前医疗健康大模型发展面临的关键问题。此外，医疗数据的跨机构共享和使用，也需要建立健全的数据安全管理体系和标准，以确保数据在传输和应用过程中的安全可控。因此，建立高标准的数据保护措施，保障医疗健康大模型的安全性，是未来发展的重要方向。(一)遵循严谨规范的安全体系在医疗健康领域，构建大模型的临床应用体系至关重要，以确保其在场景应用、基础模型构建、服务提供、性能与安全性等方面达到行业标准。重点应放在提升模型的场景适应性、微调能力，以及在不同医疗任务中的低成本、高效率应用。通过预训练和微调，模型应能灵活应对各类医疗健康任务，同时保障数据安全和患者隐私。这将促进医疗服务的智能化，提高效率和质量，推动医疗行业向高效、智能的方向发展。在医疗健康大模型的数据应用方面，迫切需要建立一个高效且安全的数据治理体系，包括制定统一的