medRxiv拥有永久保存权。任何人未经允许不得重复使用。 〔作者简介〕 郑琰莉，学士，发表论文 2 篇; 通信作者: 苏文星，硕士，发表论文 4 篇。 人工智能大模型在医疗领域的应用现状与前景展望 郑琰莉 （天津泰达普华医院 天津 300203） 李舒玉 （先进操作系统创新中心 (天津) 有限公司 天津 300450） 苏文星 （1 中国科学院大学 应急管理科学与工程学院 北京 100049， 疗问答、医学教育培训、医学影像生成、疾病辅助诊断、药物研发以及虚拟医院和医 疗虚拟数字人交互等诸多应用[3]，涵盖医疗领域就诊前、就诊中、就诊后各环节。本文 梳理了当前大模型在医疗领域的应用现状，分析其面临的风险与挑战并进行展望，旨 在为大模型在该领域的研究提供新思路。 2 人工智能大模型发展概述 2.1 人工智能大模型发展与分类 随着人工智能技术的进步和深度学习算法的发展，以及海量多模态数据的爆炸式 增长，芯片 培养方面要重视学科交叉、协同合作，以加快大模型在医疗领域的技术应用创新。 6 结语 人工智能大模型为医疗领域带来新的发展方向，本文首先对人工智能大模型在医 疗领域应用的构想架构进行了阐述，其次梳理并展望了人工智能大模型在智慧医疗、 医疗元宇宙、医学研发领域的应用场景，虽然人工智能大模型目前仍存在较多的风险 与挑战，相信随着人工智能大模型的持续发展，在企业、组织、社会以及政府的多方 参与和共同

病例信息共享与大数据监测。在2020年5月学校复课 期间，实时监控学校学生、教师等重点人群中发热病例 动态，及早开展疫情处置。该监测网络为多点触发、灵 敏高效的现代化传染病监测预警体系建设打下了坚实 的基础。 5 工作展望 目前，上海市已在《关于完善重大疫情防控体制机 制健全公共卫生应急管理体系的若干意见》 ［12］等文件 中强调要构建覆盖全市、区域协同、联防联控的综合监 测和风险评估网络，优化症候群、疾病、危险因素和事 合监测数据与感染（传染）病临床诊治中心数据互联 共享，拓展医防融合内涵。构建临床诊疗预警指标 体系，支撑各监测哨点、发热门诊、肠道门诊和感染 （传染）病临床诊治中心及早发现新发、输入性或不 图2 传染病综合监测系统布局展望 ·5· Vol. 34 No. 1 January 2022 http://www.sjpm.org.cn/ 明原因传染病信号，及时预警学校、企业、社区等重 点场所和人群的潜在传播风险。加强对群体病例的 上海市创新传染病监测模式的实践和思考［J］. 中华流行病 学杂志，2019，31（8）：880-882. ［2］杨维中 . 我国传染病监测工作回顾与展望［J］. 中华预防医学杂 志，2013，47（12）：1075-1077. ［3］洪荣涛，吴生根，李群，等 . 中国大陆传染病监测与展望［J］. 疾病 监测，2015，30（12）：994-1001. ［4］熊玮仪，冯子健 . 中国传染病监测的发展历程、现状与问题［J］

, " Unrestricted © Siemens Healthineers, 2024 02 视觉大模型 (VLM) 04 多模态大模型 (Diffusion-related) 05 展望 01 大语言模型 (LLM) 03 语言视觉大模型（ VLLM ） AI 大模型概 览 s EMENS: H a l t h · n r · · D&A

应了该方法的准确性。同时还发现了3个新颖靶点，其中1个由于不可成药性无 法使用，但剩余的2个均有可能是人类目前忽视的衰老相关靶点。 BioGPT-G 衰老疾病相关靶点预测结果，图片引自[2] 使用大语言模型进行新颖靶点预测的缺陷及展望 虽然BioGPT-G在衰老相关靶点预测的任务中取得了令人欣喜的结果，但毫 无疑问其仍有着严重的缺陷。BioGPT-G虽然能给出6个已经报道过的靶点，但 另外2个新颖靶点在专业研究人员看来仿佛空穴来风，因为我们无法去理解大语

性，都是 我们必须面对并克服的挑战。尽管如此，随着计算能力的提升，算法的不断优 化，以及跨学科合作的加深，我们有理由相信，AI在药物虚拟筛选中的应用将越 来越广泛，其精准度和可靠性也将不断提升。 展望未来，AI大模型辅助的药物虚拟筛选方法方法将继续促进创新药物的研 发。它是一个诞生于大数据时代的工具，也将作为大数据时代的代表将药物筛选 由principle base 推向 data base。这不仅有助于缩短药物从实验室到市场的

.......................................................................................193 25. 总结与展望................................................................................................... .......................................................................................196 25.2 未来展望................................................................................................... 入到结果输出，确保每个环节的流畅性和可操作性。同时，文章还 将讨论方案实施过程中可能遇到的挑战及相应的解决方案，以确保 方案的顺利推进。 最后，本文将总结 DeepSeek 在教学评价中的优势，并展望其 未来在教育教学中的广泛应用前景。通过本文的介绍，学校将能够 充分理解并有效实施基于 DeepSeek 的教学评价方案，从而提升整 体教学质量和学生综合素养。 2. DeepSeek 技术概述

智慧校园 • 自主可控，树立卓智的品牌价值； • 扎根场景，对用户有用，解决痛点问题； • 高可扩展性和兼容性，包容和联合友商，而非对抗； • 小步快跑，快速递进式更迭与发展； • 立足当下，展望未来，面向先进理念、新科技应用等做好技术储备。 智慧教室 产品定义 卓越服务 智慧校园 智慧 管理 智慧教室 智慧课堂 一体机 院长 / 学校管理者 全景 课堂 全景 管理 学生

工智能在医学领域可以应用的范围较广，可涉及医疗活动全过程，包括院前管理、院中诊疗和院后康复等。本文围绕 智能医学的应用，包括智能导诊、语音电子病历、影像辅助诊断、临床辅助诊断、疾病风险预测和药物研发等方面进 行阐述，更好地展望我国智能医学的未来发展。 [关键词] 智能医学；智慧医疗；人工智能 [中图分类号] R-05 [文献标志码] A [DOI] 10.19767/j.cnki.32-1412.2019

库和业务操作系统等，并实现近 3 万台无线设备的离线监控。通过平台的自动巡 检和异常监测服务，大大减少人工巡检的时间成本，故障发现时间由 4 小时缩短 到 5 分钟，持续提升信息化运维效率和质量。 五、总结和展望 以体制机制改革推进的“智慧南大”一期建设得到了全体师生的认可，“建 设师生满意的信息化”也成为学校信息化建设坚持的根本方向。以满足师生需求 为本，从服务学校事业发展目标着手，南京大学将进一步深化落实信息化体制机 提升数据共享交换，促进业务协同。建立“项目验收-整改-终止”闭环管理机 制，引入第三方测评机构，严格把控项目质量关。实施绩效评价制度，将评价结 276 果与预算分配挂钩，形成“建设-评价-改进”良性循环。 五、未来展望​ 尽管哈尔滨工程大学在信息化项目全生命周期管理方面取得了明显成效，但 仍有提升空间。​ 当前，全生命周期管理方案对信息化项目服务对象的感受重视程度不够。未 来，将以用户需求和满意度为核心导向，广泛征集不同用户群体的意见和需求， 向 教育部职教大脑数字基座自动报送数据近 700 万条（覆盖 10 余个业务系统）， 同步完成省级审计数据归集 300 余万条（涉及 14 个业务系统），形成动态更新 的数据资产图谱。 四、展望未来 一是站在新的发展起点，浙江纺织服装职业技术学院将围绕教育数字化战略 持续推进的整体方向，聚焦巡察整改发现的治理问题和治理难题，持续推进数智 化大内控体系建设，积极做好校内部署与上级部署的有效对接，充分发挥校企联

逐步增强的良好态势。“十四五”期间，为实现新一代信息技术向 通用技术的转变，亟须采取更加科学有效的措施，夯实健康医疗行 业发展根基，不断优化产业布局、营造良好发展环境、加强创新能 力建设、深化开放合作领域。 展望未来，我国将立足新起点，建立健全政、产、学、研、用 协同创新机制，积极推动新兴数字技术在健康医疗领域的广泛实践， 加大对 5G、人工智能、大数据等各种信息技术融合发展的路径研究， 加快制定智慧