大模型时代下的医疗人工智能技术进展与挑战
Advances and challenges of AI technologies of healthcare in the era of large model作者机构：中国医疗器械有限公司北京100028 中国食品药品检定研究院医疗器械检定所北京102629 重庆大学生物工程学院重庆400044 解放军总医院医学创新研究部北京100853
出 版 物：《中国医学装备》 (China Medical Equipment)
年 卷 期：2024年第21卷第6期
页 面：189-194页
学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 100207[医学-影像医学与核医学] 1006[医学-中西医结合] 1002[医学-临床医学] 1001[医学-基础医学(可授医学、理学学位)] 08[工学] 1010[医学-医学技术（可授医学、理学学位）] 100106[医学-放射医学] 100602[医学-中西医结合临床] 10[医学]
基 金：解放军总医院医学工程实验室自主科研课题(2022SYSZZKY28)
摘 要：人工智能(AI)与医疗应用结合已经衍生出大量的应用场景,从诊疗流程、数据融合、赋能医疗设备等多维度参与并改变了医疗行业。AI大模型是基于庞大的参数规模和复杂程度的机器学习模型,具有高度准确和广泛的泛化能力。在面对医疗场景数据增长快、数据多模态、知识图谱庞大且复杂等问题时,AI大模型将诊断、决策、治疗、管理等医疗过程串联,进一步拓宽并延长了人工智能的医疗应用空间,将医疗数据高度利用。综述传统AI及大模型在医疗领域应用中的典型应用场景,并探讨大模型在数据治理、模态融合及可信性方面的问题,以期推动大模型与医疗的结合的落地应用。
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