【前沿洞察】医疗大模型：跨越诊室与云端的诊疗革命

从诊室到云端：医疗大模型的应用挑战与未来探索

2024年是中国医疗大模型发展的元年，各种医疗大模型已广泛应用于临床辅助决策、医学研究、健康管理等多个场景。未来，医疗大模型有望实现多模态AI与医疗实践全流程的深入链接，应用于医疗教育和临床培训，提高药物研发和药物反应监测等方面的能力。但在实际应用中，医疗大模型仍面临一些挑战，如准确度、透明度和可解释性等问题，以及对数据隐私和安全问题的担忧。本文主要探讨医疗大模型在医疗领域的应用及其面临的挑战。

大模型技术在医疗领域的应用

（一）医疗大模型的逻辑框架

医疗大模型一般指在医疗健康领域应用的大规模预训练语言模型（LLM），其训练数据集包含大规模的医疗科研文献、电子病历、医学图像等，参数量通常在百万级到亿级，远超过普通深度学习模型，因而能够获取更强的特征提取和学习能力等。

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