AI的风，终究还是吹到了医疗行业。
医疗领域一直都是非常典型且亟需AI支持的大行业场景，以大模型为代表的AI技术正在与生物制药、医学诊疗深度融合，掀起新一轮的人工智能浪潮。本文对《2023医疗健康AI大模型行业研究报告》进行深度解读，以飨读者。
医疗健康AI大模型是人工智能在医疗领域的一个分支，通过学习大量数据来生成新的数据实例，在医学影像、药物研发、辅助预防、医疗文本分析等方面表现出优越的应用潜力，不仅可以提升医疗服务质量和可及性，同时能够推动整个医疗产业的创新发展。
发展历程
1956年，“人工智能”概念被首次提出，随着贝叶斯定理、布尔代数等数学工具在医疗领域的应用，开启了以统计算法和先验知识驱动的机器学习时代；临床知识库、电子病历及AI+影像的发展及系统性标准数据集的建立，推动我国医疗AI进入数据驱动模式下的深度学习时代，从单一模态数据模式转变为多模态数据融合；2017年之后发展为以Transformer为框架，融合新算法的大模型时代。近年来，各大高校启动医疗健康AI大模型的研发，为行业发展提供了坚实的技术基础，助力中国 AI+医疗进入稳定发展阶段。
临床应用场景
医疗健康AI大模型应用场景
医学影像
为患者提供差异诊断，为医生提供诊断建议
智能影像识别通过图像识别和深度学习技术，帮助医生快速获取影像呈现的病症信息，提高诊断的准确性和效率，同时提供临床决策支持，协助医生制定合理的治疗和随访方案。
药物研发
提升成功概率，降低研发成本
AI大模型从科研文章中提取相关信息，将基因、疾病、化合物和生物过程联系起来，深入解析疾病分子机制及疾病背景下的生物活性，助力药物靶点的发现。AI 药物筛选模型可快速准确的挖掘和筛选合适的化合物，利用计算机模拟预测药物活性和安全性，提高药物研发效率，降低成本，提高准确性和个性化治疗。
辅助预防
应用于疾病预防，潜力巨大
根据个人的基因、生活习惯和环境等因素，预测其患糖尿病、心脏病等慢性疾病的风险。
医疗文本处理
提供准确、快速、个性化的诊断和建议
基于AI大模型可以快速准确的处理医疗文本，自动化处理临床记录，建立个性化健康管理方案；解析医疗文献，助力医疗科研；帮助将临床服务转化为标准化医疗计费代码，提高计费工作效率，便于运营管理和决策支持；对流行病进行智能预测，降低国家疾病和防控成本等。
测试结果分析
随着对医疗健康AI大模型的普遍关注，出现了较多模型测试研究。英国皇家放射学院对10组图像的考察中发现，AI的总体准确率为79.5%，放射科医生的准确率为84.8%；GPT-4V在美国医学执照考试中的准确率为62%；参与国内执业医师考试测试的7个AI模型中，6个平台准确率在60%以上，甚至超过一般水平真实考生（综合笔试通过率为20%-25%）。测试同时也暴露出AI大模型的不足，面对非标准化、需要理解或逻辑分析的题目，如带图像、场景类、“选择不正确答案”等题目，AI大模型的错误率较高，缺乏医生的深度情境理解、灵活的适应性和人际沟通能力，尤其在中医诊疗场景中。
未来发展及挑战
根据亿欧预测，2023 -2027年是医疗健康AI大模型集中爆发阶段，原因如下：
01 研发效率提升
AI模型可自动生成内容、代码及数据分析报告等，助力研发模型的快速开发和测试；
02 更易于接入的API服务
提高AI大模型的可及性，便于非技术专业的医疗专业人员轻松整合系统；
03大型预训练模型可直接使用
开发者可以针对应用场景微调或优化模型，无需从头训练，降低数据收集和计算资源的成本。
2023-2030年中国医疗健康AI大模型产品市场规模及增速
医疗健康AI大模型表现出广泛的前景，不仅可以提高医疗服务的效率和质量，还将为患者带来更好的治疗和预防方案。但在商业化路径进程中，除了技术层面，还面临数据隐私、知识产权、安全及道德伦理等多种挑战。为了克服这些挑战，除了加强技术研发外，还需制定相关法案，建立标准化评估流程、数据管理、隐私保护机制及加强伦理规范和监管。
