医疗健康大模型应用场景二

1.在智慧医院的应用

主流医疗大模型研发紧密围绕智慧医疗核心场景，遵循智慧医疗建设逻辑，形成覆盖诊前、诊中、诊后全流程的解决方案体系。以医院实际需求为导向，优先布局医疗安全保障与患者服务优化两大核心方向。 在具体应用场景构建上，已形成四大核心赋能矩阵：

(1)临床决策支持：覆盖医学影像智能辅助诊断、临床专病智能辅助决策、基层全科医生智能诊疗支持等，通过多模态数据融合提升诊断精准度；(2)患者服务管理：贯穿门诊分诊、预问诊、智能配诊、就医咨询、诊后随访、满意度调查及院后健康管理全链条，实现服务流程数字化再造；(3)医疗质量控制：包括医学影像数据辅助质控、处方前置审核智能辅助、用药安全智能干预等，构建全环节风险防控体系；(4)医院管理：聚焦医疗质量与安全管理、资源精细化管理及后勤与运营支持三方面，大模型应用方向主要为医疗文书质控辅助、医疗质量管理、医务人员管理、手术室管理、药房管理、耗材管理、医疗设备管理、医院经济管理决策支持，整体助力医疗机构实现运营效率与精细化管理能力提升。

图|基于大模型的智慧医院应用架构

2.体系架构

医疗健康大模型应用整体结构包括1个基础平台、3类服务对象、4大数据中心、5个高精尖算法模型和N个跨界融合应用。1个基础平台, 即高性能超算中心,是支撑医疗健康大模型运行的基石。在算力平台基础上,构建4大数据中心，生物信息数据中心、医学影像数据中心、组织病理数据中心和临床信息数据中心,为医疗健康大模型提供高质量的数据支撑。

通过打造5个高精尖算法模型,包括自然语言大模型、计算机视觉大模型、多模态融合大模型等,为医疗健康大模型的智能分析提供强大的算法保障。应用日益丰富,为医护、患者、管理者3类服务对象提供N个跨界融合的应用场景,从智能化导医导诊到智能影像分析。

图|医疗健康大模型体系架构

图|医疗健康大模型N个应用场景

3.框架

医院围绕多样化的医疗健康数据形态处理需求,搭建医疗健康大模型,提供包括自然语言大模型、计算机视觉大模型、多模态融合大模型等在内的一组基础预训练模型,不断改进大模型能力,以提升模型解决复杂问题的能力。

图|医疗健康大模型框架

自然语言大模型(Natural Language Large Models)是深度学习领域的成果,通过运用循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)，以及转换器 (Transformer)等先进的神经网络架构,在海量文本资料上进行训练,从而掌握了自然语言的统计模式和深层语义。

这种模型极大地提升了计算机对于人类语言的理解与生成能力,为创造更加智慧且贴近人性的交互体验奠定了坚实的基础。自然语言大模型和医疗健康大模型互相支撑、融合与创新。

自然语言大模型可以为医疗健康大模型提供语言处理能力, 帮助解析和理解医疗文本。

医疗健康大模型可以利用自然语言大模型的技术来改进医患沟通,例如通过自然语言处理技术生成易于理解的医疗解释或建议。医疗健康大模型的发展也推动了自然语言 处理技术在特定领域的创新,例如医疗实体识别、关系抽取、医疗事件预测等。

计算机视觉大模型(Large computer vision Models)利用深度学习技术,特别是卷积神经网络(CNNs)和Transformer架构,训练出具有数十亿甚至数千亿参数规模的视觉识别模型。常见的模型采用Transformer架构,由自注意力机制和位置编码两部分构成。自注意力机制使模型能够聚焦于输入数据的关键部分,位置编码则有助于模型理解图像中元素之间的位置关系。两种机制共同作用,使视觉大模型能捕捉图像中的全局和局部信息, 在各种计算机视觉任务中表现出色。

计算机视觉大模型在医疗健康领域应用广泛,通过深度学习技术,能够自动分析和识别医学影像(如DR、MRI、CT扫描图像等)。不仅可以用于医疗影像分析还可以进行手术辅助。帮助医生更快速地发现病灶、标记异常区域,并辅助诊断各种疾病,如肿瘤、骨折和脑卒中等。

在手术过程中,计算机视觉大模型可以实时分析手术视野,提供手术导航、病灶定位等辅助信息,帮助医生更精准地进行手术操作。

多模态融合大模型(Multimodal Large Language Models)指的是能够同时处理多种数据类型的人工智能模型,常见的数据类型包括文本、图像、语音等。相较于单一模态模型,多模态模型的架构更加复杂,通常结合了适用于图像处理的卷积神经网络(CNN)、用于文本处理的循环神经网络(RNN)以及处理序列数据的Transformer等架构。

由于具备多模态特性,这类模型能够整合和理解不同类型的信息,适用于需要多维数据分析和预测的任务,提供更全面、更准确的结果。如结合CT、MRI、DR等多种医学影像数据,进行医学影像分析,帮助医生更准确地诊断疾病。可以结合组织病理学图像、免疫组化染色等多种数据进行病理学分析, 辅助病理专家进行病变分析和诊断,辅助医生进行临床决策支撑和健康管理等。

强化学习(Reinforcement Learning,RL)是一种机器学习方法,代理(Agent)通过与外部环境的交互来学习策略。在特定状态下,代理采取行动,环境根据这些行动反馈奖励信号,代理以最大化累积奖励为目标。强化学习的模型结构通常较为复杂, 通常借助深度神经网络来处理高维输入和输出。在癌症、糖尿病等慢性疾病的个性化治疗中，通过强化学习训练的大模型,系统能够根据患者的实时病情、治疗历史及其他个体差异,动态调整治疗方案,从而优化疗效并尽量减少副作用。

在药物研发中,强化学习可以在虚拟环境中进行模拟实验,评估不同药物组合的效果,并通过反馈优化药物搭配,加速药物开发进程。强化学习结合大规模数据处理能力, 还能够深入分析复杂的药物相互作用,提升预测的准确性。在手术辅助方面, 强化学习能够提升手术机器人的表现，使其在高维度动态环境中通过实时反馈不断优化操作策略，这有助于减少人为误差，提升手术精确性和安全性。

图神经网络(Graph Neural Network,GNN)是一种专为处理结构化数据(如图和网络)而设计的人工智能模型。这类模型能够学习节点之间的关系,并利用这些关系进行预测或分类。图神经网络(GNN)与检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation,RAG)结合,显著提高了大模型的推理能力。

在药物研发领域,GNN能够处理化学分子的图结构,预测分子性质和活性,从而加速新药发现。GNN还可以通过分析药物与蛋白质之间的交互,帮助识别潜在的药物相互作用。GNN同样适用于医疗网络数据的处理,例如基因网络与病历之间的关系,助力疾病模式的发现。