医疗AI终极宝典！大模型应用案例全拆解，从诊断到新药研发，看这篇就够了！

最新推荐文章于 2025-12-17 17:41:55 发布

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#人工智能 #大数据 #pdf #知识图谱 #搜索引擎

大模型在医疗领域的应用不限于医疗知识库的构建，已经深入应用到医疗器械、医疗服务及医药研发等方面。本篇介绍大模型在医疗行业的几个典型案例。（大模型及其应用系列第七篇，请在文章底部#大模型及AI应用#目录下浏览其它文章）

01 AI在医疗器械上的应用

医疗器械，是一个多学科交叉、知识密集、资金密集型的高技术产业，产业链涉及范围广、细分领域多。产业链上游主要包括金属材料、复合材料、生物材料、技术支持等，关联学科众多；产业链中游分为医疗设备、医疗耗材和体外诊断等诸多细分领域的研发、制造和销售流通；产业链下游为医疗卫生应用，主要包括各类医院、体检中心、社区医疗中心、家庭客户等。根据《工业和信息化部办公厅、国家药品监督管理局综合和规划财务司关于组织开展人工智能医疗器械创新任务揭榜工作的通知》的划分，人工智能医疗器械可以大体划分为智能产品类及环境支撑类。

智能产品类可以分为:

1、智能辅助诊断产品：面向消化系统、心脑血管系统、神经系统、骨科、眼科、皮肤科、肿瘤等领域的产品；

2、智能辅助治疗产品：面向内窥镜手术、神经外科手术、骨科手术、穿刺手术、口腔种植手术等领域的产品；

3、智能监护与生命支持产品：如研发监测心电、脑电、血糖、血氧、呼吸、睡眠等生理参数的智能监护产品或生命支持产品；突破智能重症监护（ICU）、智能急救、智能新生儿监护等智能算法。

4、智能康复理疗产品：面向认知言语视听障碍康复、运动障碍康复等重点领域，研发融合脑机接口、人-机-电融合、虚拟现实/增强现实等技术的智能医用康复产品；精神类疾病、神经退行性疾病等领域，研发融合人工智能技术的理疗产品；

5、智能中医诊疗产品：研发融合人工智能技术的脉诊仪、目诊仪、舌诊仪、四相仪等中医诊疗产品；

AI+手术机器人案例

2025年2月28日，复旦大学附属眼耳鼻喉科医院头颈外科主任陶磊教授团队，操控成都博恩思医学机器人有限公司研制的经口手术机器人系统，跨越5000公里，为喀什地区第二人民医院一位来自喀什伽师县的患者精准实施喉部声门区肿瘤切除术，成功完成全球首例AI+智能机器人远程头颈外科无创手术。该机器人运用 AI 大模型技术，突破了低带宽环境下的延迟控制瓶颈，通过具身智能算法，实施亚毫米级器械控制，实现了人工智能与外科医学的深入融合。

医学影像

联影医疗影像人工智能平台：联影团队成功搭建医疗影像人工智能平台，创新推出 VB - Net 网络结构和三维医疗影像人工智能推理引擎。通过深度挖掘 X 光、MRI、CT 等医疗影像数据，其医疗影像大模型技术能够辅助医生进行更为准确和高效的疾病诊断，甚至对疾病的发展进行预测。

首都医科大学附属北京天坛医院急性脑卒中智能影像决策平台（iStroke）：该平台具有我国独立自主知识产权，能为脑卒中患者提供 “一站式” 病情评估、诊断决策。患者到院后进行平扫 CT 和增强 CT 等检查，“AI 医生” 通过分析上千张影像检查图片，可进行颅内出血和缺血鉴别分析、颅内血管分析和脑灌注分析，能直观勾勒出血区域，提示出血类型和血肿扩大风险概率，同时三维重建颅内血管，识别血管狭窄和闭塞位点，计算灌注状态，定量评估脑组织梗死区域和周围缺血区域严重程度，辅助医生进行诊疗决策。以往影像科医生判读影像需 30 分钟甚至更长时间，如今 AI 在 3 至 5 分钟即可给出诊断报告。

深圳市妇幼保健院产前超声影像智能检测系统：由市妇幼保健院、深圳市蓝网科技股份有限公司及湖南大学通过 “产学研用” 协同开发。该系统建立起覆盖早、中、晚孕期的标准化超声数据库，形成 “智能采集 - 自动测量 - 动态质控” 的全流程解决方案。经过 3 年临床应用、12.6 万例影像数据验证，标准切面识别平均准确率 95.2%，关键生长参数测量误差小于 0.3 毫米。它让超声医生工作效率翻了一倍多，科室超声影像标准化率提升超过三分之一，超声检查的预约周期也大幅缩短，从原来的提前 30 天变成了 7 天。

02 AI在医疗服务上的应用

AI赋能医疗服务分为诊前、诊中和诊后众多环节。诊前，主要是健康管理，通过AI的分析给出患者的健康分析及就诊建议；诊中，患者与医生沟通，提炼医患对话内容，并据此提供检查诊断、治疗方案；影像设备与AI的融合，辅助诊断（诊断影像设备、医用电子设备；手术治疗领域的医疗机器人（治疗影像设备、手术机器人、内窥镜、偷袭设备、激光治疗设备、放射治疗设备、呼吸与麻醉设备等）；院内康复（医用康复设备）与院外康复（家用康复设备）、健康促进（可穿戴监测设备）等。另外，自动生成、更新患者病历记录、诊断报告和治疗方案，减少医生手动输入工作量，便于回溯和统一管理，以及病例分析。

智能导诊

北京安贞医院智慧服务平台：患者通过 “北京安贞医院智慧服务平台” 微信小程序，能拥有 AI “导诊助手”。它可全程陪伴患者，从预约挂号、院内外导航，到候诊报到、预问诊交流，再到预约检查、药房取药等，让看病更加便捷。实测使用该小程序能让患者就诊时间至少节省 15 分钟。

辅助诊断方面

深圳市罗湖医院集团：运用人工智能诊疗辅助系统，全面覆盖预问诊、辅助诊断、AI 问答和病历撰写等方面。患者描述病情后，系统可给出挂号建议，帮助患者快速找到专业医生。在诊室中，AI 能快速给出辅助诊断建议，医生再结合病人实际情况作出最终判断。

浙江大学医学院附属第一医院：开发出视觉与语言模型融合的 AI 病理大模型。该模型可将数字化的病理切片上传到云端进行辅助诊断，能快速精准地筛选出绝大部分正常标本，还能精准识别出疑似病变区域，为医生提供精准参考，提高工作效率和准确性。

护理与培训

山医大一院接入 DeepSeek 后，通过 “AI 助手” 能快速生成护理方案和培训计划。例如，输入患者 “颅内感染，已住院治疗 8 天” 的情况描述，平台可给出护理方案，医护人员在此基础上可进一步细化出个性化护理要点。同时，“AI 助手” 还能完成 “三月护理培训计划”，工作人员再结合实际情况调整细化即可，节省了大量时间。

03 AI在医药研发上的应用

合成生物学是一门交叉学科，它融合了生物学、工程学、化学等多学科的理论和技术，旨在设计和构建新的生物系统或对现有的生物系统进行改造，以实现特定的功能或生产有用的产品。可以用于生产各种药物，如利用微生物细胞合成胰岛素、生长激素、抗生素等。还可以通过改造生物细胞来生产新型的生物药物，如抗体药物、疫苗等，提高药物的生产效率和质量，降低生产成本。通过机器学习，加速科学的DBTL的循环。通过AI可以预测生物系统的DNA改变后的表型。AI 可对现有蛋白序列深度学习，挖掘生成具有特定功能、活性的序列及与细胞系统潜在互作关系。如分子之心的 NewOrigin（达尔文）大模型，能 “按需定制” 功能性蛋白质，在未使用产业场景数据条件下，不到 6 个月将生物材料领域关键蛋白质效率提升 5 倍。还可设计序列发散的泛素变体，使其对特定结构域具有高亲和力，同时提高蛋白质产量、保持高热稳定性。2024年5 月，谷歌DeepMind与Isomorphic Labs 宣布推出新一代AI 生物分子结构模型AlphaFlod 3。新的模型不局限于蛋白质结构的预测，还能够预测DNA、RNA、配体等生命分子的结构和相互作用。

英矽智能研发治疗特发性肺纤维化药物。特发性肺纤维化（IPF）是一种慢性、瘢痕性肺病，影响全球约 500 万人，预后较差，中位生存期仅为 3 至 4 年，此前没有特别好的药物，且相关药物都有较为严重的毒副作用，对病人肺功能的改善效果也不太理想。英矽智能利用生成式 AI 分析对比纤维化患者和健康人之间的组学差异，包括转录组、基因组、代谢组，找到了 TNIK 这个与特发性肺纤维化疾病密切相关的靶点。然后又用生成式 AI 从无到有生成了 ISM001 - 055 分子。这款 “全球首创” 小分子抑制剂，从早期的靶点发现一直到临床前候选化合物的确定，只用了 18 个月的时间，投入 260 万美元的研发费用。而以行业平均用时计算，做同样的事情需要 4 年半的时间以及花费几千万美元以上的研发投入。在研管线 ISM001 - 055 在 IIa 期临床试验中取得了积极的初步研究结果，在用力肺活量（FVC）这一评测 IPF 患者肺功能改善的重要指标上呈现出剂量依赖性的药效趋势，成为全球首款实现药效概念验证的 AI 药物。

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。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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