国产 AI 大模型成果展示，囊括 12 大金融应用场景！

前言

随着人工智能技术的飞速发展，国产AI大模型在医疗健康领域的应用日益广泛，正在逐步改变传统的医疗服务模式，提升医疗服务的质量和效率。以下是对国产AI大模型在医疗领域应用的典型案例盘点，覆盖了十大医疗应用场景。

智能化诊疗：基于海量医疗数据，辅助临床诊断决策

AI大模型通过分析海量医疗数据，能够辅助医生进行更准确的诊断。例如，百度灵医大模型利用其强大的数据处理能力，通过API或插件嵌入的方式，在200多家医疗机构中展开应用，显著提升了诊断的准确性和效率。此外，医联推出的MedGPT大模型，基于Transformer架构，其参数规模达到100B（千亿级），预训练阶段使用了超过20亿的医学文本数据，致力于实现疾病预防、诊断、治疗到康复的全流程智能化诊疗。

个性化治疗：对患者进行精准画像，介入患者管理

在个性化治疗方面，AI大模型可以对患者进行精准画像,制定个性化治疗方案，帮助实现千人千面的患者管理策略。例如，圆心科技的源泉大模型将每一个用户设有标签，管理服务会根据不同特性的人进行针对性关注患者药物依从性、联合用药预以及疾病康复管理，通过大模型数字化应用为患者生成定制化疾病科普和药品服务。
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药物研发：加速候选药物筛选，优化临床试验设计，提高效率

AI大模型在药物研发领域同样发挥着重要作用。晶泰科技的XpeedPlay平台利用大模型技术，超高速生成苗头抗体，加速了药物的研发流程。智源研究院研发的全原子生物分子模型OpenComplex 2能有效预测蛋白质、RNA、DNA、糖类、小分子等复合物，可以提升药物研发的效率。此外，腾讯"云深"（iDrug）平台也已同时具备了小分子药物与大分子药物的加速发现能力。

医学影像分析：赋能放射科，提升医疗服务效率和水平

在医学影像分析领域，AI大模型通过深度学习技术，自动识别医学影像中的病变区域。首都医科大学附属北京天坛医院联合北京理工大学团队合作推出"龙影"大模型（RadGPT），基于该模型研发的首个"中文数字放射科医生""小君"已经实现通过分析MRI图像描述快速生成超过百种疾病的诊断意见，平均生成一个病例的诊断意见仅需0.8秒。目前"小君"医生可以实现针对脑血管病以及脑部、颈部和胸部等十几个部位的肿瘤、感染类疾病等上百种疾病给出诊断意见。

医疗质控：大模型驱动规范化医疗，提升医疗文书、影像质量

AI大模型能够生成规范的医疗文书模板，快速检测文书和影像的缺陷，提高医疗质量和效率。惠每科技推出的医疗大模型在病历质控场景中的应用可以模拟人工专家，自动分析病历文书中存在的内涵缺陷，并通过CDSS推送缺陷问题和修改意见，供医生修改病历进行参考。信创海河实验室的医疗影像质控大模型可以迅速检测X光片在拍摄时有没有摆位不正等问题，及时调整，让得到的影像更清晰，避免重复检查或减少后续的检查步骤。

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患者服务：全面答疑，提升就医体验

AI大模型能够为患者提供智能导诊、症状自查、就医指导等服务,改善患者体验。百度文心大模型与灵医大模型合力支撑的AI药品说明书就是一个典型的例子。AI药品说明书既支持患者阅读药品说明，也支持患者通过文字、语音的方式向 AI 药品说明书进行提问。大模型支撑下，AI药品说明书会根据患者的输入内容自动生成结果，并借助药师/医生的虚拟形象进行辅助回答。AI大模型为患者提供了更便捷的教育和信息获取渠道。

医院管理：助力智慧医院建设，优化资源配置

AI大模型为医院管理者提供辅助管理决策支持，提升医院运营效率。万仞智慧发布的董奉大模型覆盖全病程的大模型应用，实现医疗资源的智能高效配置。医护群体提供「初级医护指引」「病例校验质检」等智能应用引擎，减轻医护工作负担。同时，为医院管理体系提供[国家医疗绩效考核」「方案综合费用控制」等需深度定制的功能，支持助力提升国家公立医院在医疗绩效考核中的表现，加强对医疗资源的有效管理与合理配置。

教学科研：构建医学知识图谱，推动医学教育创新

AI大模型在医学教育和科研中发挥重要作用。医渡科技大模型基于超过千亿精细化Token训练，满足高质量数据要求和精细化数据处理，为医学科研、临床辅助等方面进行赋能，新一代科研数据平台能够从AI阅读总结文献、自然语言病历搜索到智能数据加工、自动化统计分析、论文初稿智能生成等全面支持临床科研人员，将科研产出论文周期从6-12个月加速至1-2月。

中医智能化：中医药现代化、标准化进程加速

AI大模型对中医相关知识进行数据挖掘，推动中医知识标准化、诊疗标准化发展。天士力医药集团与华为云联合发布的"数智本草"中医药大模型，集守正、创新、产业化三大类数据，为中医药研究提供有力支持。该大模型拥有380亿参数量，基于中医药海量文本数据预训练，结合向量库检索强化，以及中药研发多场景的微调，能够更好地帮助研究者完成中医药理论证据的挖掘和总结，推动中医药现代化发展。

公共卫生：有力支持疫情预警、传染病防控

AI大模型辅助流行病学的大数据分析及趋势判断。日前，《柳叶刀 (The Lancet)》子刊 EBioMedicine 发表了一项中国科学家应用自适应 AI 模型和多源数据，预测重庆市流感活动度的研究，该研究成果由平安科技、平安智慧城市与重庆市疾病预防控制中心、陆军军医大学和清华大学联合完成，是中国首个基于 AI 和大数据的流感实时预测模型。

总结：随着技术的不断进步，国产AI大模型在医疗领域的应用前景广阔，未来将在提升医疗服务质量、推动医疗行业数字化转型中发挥更加关键的作用。跨领域融合、智能化医疗、普惠医疗以及伦理和监管的完善将成为AI大模型发展的新趋势，共同开启医疗健康领域的新时代。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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一、全套 AGI 大模型学习路线

AI 大模型时代的精彩学习之旅：从根基铸就到前沿探索，牢牢掌握人工智能核心技能！

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二、640 套 AI 大模型报告合集

此套涵盖 640 份报告的精彩合集，全面涉及 AI 大模型的理论研究、技术实现以及行业应用等诸多方面。无论你是科研工作者、工程师，还是对 AI 大模型满怀热忱的爱好者，这套报告合集都将为你呈上宝贵的信息与深刻的启示。

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三、AI 大模型经典 PDF 书籍

伴随人工智能技术的迅猛发展，AI 大模型已然成为当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，诸如 GPT-3、BERT、XLNet 等，凭借其强大的语言理解与生成能力，正在重塑我们对人工智能的认知。而以下这些 PDF 书籍无疑是极为出色的学习资源。
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阶段 1：AI 大模型时代的基础认知

目标：深入洞悉 AI 大模型的基本概念、发展历程以及核心原理。
内容

：
- L1.1 人工智能概述与大模型起源探寻。
- L1.2 大模型与通用人工智能的紧密关联。
- L1.3 GPT 模型的辉煌发展历程。
- L1.4 模型工程解析。
- L1.4.1 知识大模型阐释。
- L1.4.2 生产大模型剖析。
- L1.4.3 模型工程方法论阐述。
- L1.4.4 模型工程实践展示。
- L1.5 GPT 应用案例分享。

阶段 2：AI 大模型 API 应用开发工程

目标：熟练掌握 AI 大模型 API 的运用与开发，以及相关编程技能。
内容
：
- L2.1 API 接口详解。
- L2.1.1 OpenAI API 接口解读。
- L2.1.2 Python 接口接入指南。
- L2.1.3 BOT 工具类框架介绍。
- L2.1.4 代码示例呈现。
- L2.2 Prompt 框架阐释。
- L2.2.1 何为 Prompt。
- L2.2.2 Prompt 框架应用现状分析。
- L2.2.3 基于 GPTAS 的 Prompt 框架剖析。
- L2.2.4 Prompt 框架与 Thought 的关联探讨。
- L2.2.5 Prompt 框架与提示词的深入解读。
- L2.3 流水线工程阐述。
- L2.3.1 流水线工程的概念解析。
- L2.3.2 流水线工程的优势展现。
- L2.3.3 流水线工程的应用场景探索。
- L2.4 总结与展望。

阶段 3：AI 大模型应用架构实践

目标：深刻理解 AI 大模型的应用架构，并能够实现私有化部署。
内容
：
- L3.1 Agent 模型框架解读。
- L3.1.1 Agent 模型框架的设计理念阐述。
- L3.1.2 Agent 模型框架的核心组件剖析。
- L3.1.3 Agent 模型框架的实现细节展示。
- L3.2 MetaGPT 详解。
- L3.2.1 MetaGPT 的基本概念阐释。
- L3.2.2 MetaGPT 的工作原理剖析。
- L3.2.3 MetaGPT 的应用场景探讨。
- L3.3 ChatGLM 解析。
- L3.3.1 ChatGLM 的特色呈现。
- L3.3.2 ChatGLM 的开发环境介绍。
- L3.3.3 ChatGLM 的使用示例展示。
- L3.4 LLAMA 阐释。
- L3.4.1 LLAMA 的特点剖析。
- L3.4.2 LLAMA 的开发环境说明。
- L3.4.3 LLAMA 的使用示例呈现。
- L3.5 其他大模型介绍。