在數(shù)字化浪潮的推動下，ＡＩ大模型技術正逐漸向各行各業(yè)滲透。在醫(yī)療領域，ＡＩ大模型通過對海量數(shù)據(jù)的深度學習，可以在醫(yī)療影像診斷、個性化治療、藥物研發(fā)等方面提供前所未有的支持。然而，技術呈現(xiàn)出巨大潛力的同時，也伴隨著一系列復雜的問題，涉及到算力保障、技術研發(fā)、應用場景、產業(yè)生態(tài)、合法合規(guī)、隱私倫理等多重維度。深入分析這些問題并探討應對策略，對于推動ＡＩ大模型的落地部署，推進醫(yī)療行業(yè)的智能化升級具有重要意義。

日前，尋找數(shù)字產業(yè)「新質生產力」行動計劃工作組聯(lián)合國內權威機構、產業(yè)機構及官方媒體共同發(fā)起“尋找數(shù)字產業(yè)「新質生產力」行動計劃”，并于２０２４年６月率先啟動了由中國科協(xié)企業(yè)創(chuàng)新服務中心主辦，中關村產業(yè)技術聯(lián)盟聯(lián)合會、中國通信工業(yè)協(xié)會數(shù)據(jù)中心委員會（ＣＩＤＣ）承辦的“ＡＩ大模型應用場景”產學研融通創(chuàng)新活動。眾多業(yè)界專家在近日舉辦的研討會上，深入探討了ＡＩ大模型在實際應用中的機遇與挑戰(zhàn)。

０１算力與基礎設施：醫(yī)療ＡＩ大模型的基石

ＡＩ大模型的訓練和應用需要強大的算力支持。目前，國內算力資源相對緊張，尚未完全實現(xiàn)自主可控，特別是在高端算力領域，對國外技術的依賴較為明顯。在醫(yī)療領域呈現(xiàn)同樣的問題，醫(yī)療數(shù)據(jù)的復雜性和多樣性決定了大模型的訓練和推理需要超強的計算能力，國內醫(yī)療ＡＩ大模型的發(fā)展受到算力制約的同時，醫(yī)療數(shù)據(jù)的安全性也面臨潛在風險。

模型背后的巨大算力需求也帶來了高昂的成本，對于中小型醫(yī)療機構或初創(chuàng)公司而言難以負擔，進而影響ＡＩ大模型的普及與應用。

國內算力市場目前存在碎片化問題，各地智算中心雖多但缺乏有效的整合，算力資源的浪費和利用率低下。如何構建一個高效、協(xié)同的算力基礎設施，是推動整個ＡＩ大模型行業(yè)發(fā)展的必要條件。

０２算法與數(shù)據(jù)：醫(yī)療ＡＩ大模型發(fā)展的核心動力

算法與數(shù)據(jù)是ＡＩ大模型的核心驅動力，然而，醫(yī)療領域在這兩個方面都存在顯著的挑戰(zhàn)。

在算法層面，由于國內在ＡＩ底層架構和算法開發(fā)方面對國外技術的依賴，導致了ＡＩ大模型行業(yè)整體的自主創(chuàng)新能力不足。多數(shù)國內開發(fā)的ＡＩ醫(yī)療模型仍然基于國外的框架，對模型的優(yōu)化和定制能力形成限制。

在數(shù)據(jù)層面，醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)具有高度的敏感性和分散性，標準化程度較低，數(shù)據(jù)質量參差不齊，尤其是來自不同醫(yī)院、不同設備的數(shù)據(jù)難以整合，獲取高質量的訓練數(shù)據(jù)成為一大難題。此外，數(shù)據(jù)安全與隱私保護問題使得數(shù)據(jù)的共享和流通受限，進一步加劇了數(shù)據(jù)獲取的難度。

０３應用與生態(tài)：醫(yī)療ＡＩ大模型的未來

目前，大多數(shù)醫(yī)療ＡＩ應用仍處于探索和試點階段，真正大規(guī)模應用的場景相對有限。如何推動ＡＩ大模型在醫(yī)療領域的全面應用，是當前行業(yè)面臨的重大課題。

首先，如何將ＡＩ技術與醫(yī)療實踐深度融合，提高模型的準確性、可靠性，和高度的可解釋性，是實現(xiàn)應用的基礎。

第二，醫(yī)療ＡＩ大模型的發(fā)展離不開完整的產業(yè)生態(tài)支持。目前，國內醫(yī)療行業(yè)的ＡＩ大模型應用尚處于起步階段，產業(yè)鏈上下游的協(xié)同合作尚不充分，技術成果轉化為實際應用的過程存在較大障礙。需要政府、企業(yè)、研究機構等多方的緊密合作，共同推動技術標準的制定。在醫(yī)療設備、數(shù)據(jù)管理、算法開發(fā)等領域，也需要企業(yè)與研究機構之間進一步加強合作。

第三，人才與市場需求遭遇瓶頸。ＡＩ大模型的發(fā)展對人才的需求呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，目前面臨巨大的人才缺口。此外，市場對ＡＩ大模型的前景存在觀望態(tài)度，企業(yè)在推廣和應用中面臨較大阻力。

０４醫(yī)療行業(yè)更要關注特殊挑戰(zhàn)

醫(yī)療行業(yè)由于其獨特性和復雜性，在ＡＩ大模型的應用過程中，面臨著更為嚴峻的挑戰(zhàn)。

政策與行政管理的因素使得高質量醫(yī)療數(shù)據(jù)的獲取更加困難，且醫(yī)療數(shù)據(jù)的標準化和共享程度不足，使得高質量數(shù)據(jù)在醫(yī)療ＡＩ大模型的訓練過程中難以得到保證。不僅影響了模型的精度和效果，也限制了模型的應用范圍。

圍繞醫(yī)療數(shù)據(jù)，另一個常常被提及的隱患是數(shù)據(jù)偏見。ＡＩ大模型在訓練過程中可能會產生不公平的決策結果，影響診斷和治療的準確性，在醫(yī)療ＡＩ大模型的開發(fā)中，如何識別和消除數(shù)據(jù)偏見，確保算法的公平性和透明性，是必須面對的關鍵挑戰(zhàn)。

醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性要求在數(shù)據(jù)的收集、存儲、處理和傳輸過程中，嚴格保障患者的隱私和數(shù)據(jù)安全。任何數(shù)據(jù)泄露或濫用都可能帶來嚴重的法律后果和社會影響。因此，構建一個安全、可靠的數(shù)據(jù)管理體系，是醫(yī)療ＡＩ大模型發(fā)展的基礎。

醫(yī)療ＡＩ的落地應用不僅需要技術的支撐，還需要應對復雜的監(jiān)管要求。無論是在器械申報、臨床研究，還是在數(shù)據(jù)使用的合規(guī)性方面，醫(yī)療ＡＩ大模型的推廣都面臨著巨大的挑戰(zhàn)。這些問題如果得不到有效解決，將嚴重限制ＡＩ技術在醫(yī)療領域的應用深度和廣度。

面對機遇與挑戰(zhàn)，需要產業(yè)各方的共同努力，解決問題，協(xié)同創(chuàng)新，推動ＡＩ大模型在醫(yī)療行業(yè)的應用發(fā)展。針對以上問題，我們誠邀醫(yī)療健康領域的企業(yè)和機構積極參與到“ＡＩ大模型應用場景”產學研融通創(chuàng)新活動中來，提出創(chuàng)新性的解決方案，推動醫(yī)療行業(yè)的智能化變革。

注：文章來源于網絡，如有侵權，請聯(lián)系刪除