高临床试验招募的效率和准确性方面的潜力。 大语言模型作为一种基于深度学习的AI技术，已经在许多领域展现出了惊人的能 力，比如大语言模型为自然语言处理（NLP）领域的文本生成、文本摘要、问答系 统等任务带来了颠覆性的突破，也为计算机视觉（CV）领域的文生图等多模态任 务提供了新的思路。简单来说，大语言模型是一种可以理解给定的上下文，并根据 上下文做出回应的生成模型。大语言模型首先在一个包含数万亿单词的大型语料库

现有的AI模型同样严重依赖已知结构的蛋白质家族，对于那些并没有实验得 到结构的蛋白质家族，AI模型通常表现较差。 写在最后： 毫无疑问，人工智能的发展对药物靶点的鉴定起到了一定帮助。但需要注意 的是，这些帮助并非是颠覆性的，而是一种在目前技术框架下的优化和增强。无 论是大语言模型推动的新颖靶点发现还是AI辅助的蛋白质结构预测，在医疗行业 的应用都会严重受限于深度学习的可解释性和训练数据的质量。 总的来说，AI在

2022 年 1 月 7 日 2018 年湖州市中心医院自主研发医后付 功能，拥护浙江政务改革，夯实‘最多跑 一次 9 理念。 湖州特色的智慧就医模式得到了老百姓的 充分认可，成效明显，彻底的颠覆了传统 看病流程，带给患者看病的极大便捷。 “ 医后付”让更多的患者在手机、自助机 上支付，减少了医院现金使用差错。市级 医院都关闭了人工付费窗口，腾出来的收 费人员走出窗口为患者提供面对面的手机

一步证明了充分利用无标签的分子数据，将AI模型做大，对分子性质表征任务而 言，是有着明显的优势的。 AI大模型在先导药物发现中面临的挑战 贯彻着"AI for 医疗"系列的一贯理念，我们认为 AI对药物研发的帮助并非 是颠覆性的，而是一种在目前技术框架下的优化和增强。AI在先导化合物的发现 中同样存在着自身的问题。下文将主要列举三点。 准确性的验证： 不同于大语言模型，来自分子AI大模型的结果通常难以进行准确的验证。利

为中医医院智慧化建设中生成式人工智能的健康 发展提供有力保障。 4 结语 以 ChatGPT 为代表的生成式人工智能已经从想象 中走向现实, 必须深刻认识到 ChatGPT 对中医医院智 慧化建设的颠覆性影响。 这一新型人工智能既为中医 医院带来了巨大的机遇, 也带来了一系列挑战。 在把 握机遇的同时, 需认真应对认知、 基础、 技术、 伦 理、 管理等方面的挑战, 确保中医医院智慧化建设的 可持续发展。

GAN（Generative Adversarial Network）[4]的出现，推动了生成式人工 智能的革命性发展，随后以 Transformer[5]、BERT[6]为代表的预训练模型的诞生，颠覆 了以往的深度学习模型网络结构，大幅提高了模型训练速度和对多模态感知、创作和 推理的能力，同时模型的参数量级也从百万级跃升到了百亿级，甚至出现了千亿级大 模型。截止 2023 年 6 月，国内外有超过百种大模型相继发布，国外如

住建部接口，科学规划用能。 有序用电 有序用电网格化管理，有序用电管 控有抓手。 零碳绿色园区 | 建设思 路 零碳智慧园区 · 科技助力碳中和 ■ 全生命周期碳排放及溯源 通过云计算手段，颠覆原有园区碳盘 查模式，实现盘查的线下至线上的 转 换 。 ■ 零碳园区泛在计量 以能源的泛在计量为基础，掌控园区 楼宇能耗的整体模型，科学规划能 使 用 。 ■ 有序用电下的维稳

、三 维重建 l 辅助诊断：临床决策、手术机器人 l 数字医生：虚拟问诊、虚拟手术 l 虚拟患者：模拟治疗、医教培训 l 药物研发：新药发现、作用评估 以 ChatGPT 为代表的人工智能技术正在颠覆未来医 疗 增强 现实 云 计 算 以 5G 为核心的通信技术正在医疗行业注 入新 鲜血 液 大数据 智慧医院建设新策略 ——数字孪 生 洞察 决策 方案 表达

确保最终 的增量，得保证全渠道营销的各个环节有效并高效协同。众多的服务环节及场景，传统 纯靠人力的模式无暇应对，数字化手段成为全渠道营销的刚需。 此外，在数字化大趋势下，短视频的快速发展与成熟颠覆式重构了人们信息获取的方式， 加上疫情的“物理隔离”重构了人们对数字化生活的认知。目前，医患信息获取习惯已然 “线上化”，故而线上也顺理成章成为各家必备的刚需营销渠道，不仅得布局，还得与线 下渠道做好搭配。

根据院方实际情况，天溯聚焦医院后勤服务和运营，突出医院特色，线上线下融 合，打造共赢生态。采用“1 个生态平台+1 个应用中心+1 个管家团队”的服务运营模式 满客户需求，通过物联网、大数据和人工智能的手段实现智慧化的运维，颠覆性地提 高了医院服务体验，变成本中心为利润中心，并实现以下特点； 1. 以标准化的服务组合为医院提供个性化的服务选择 通过天溯后勤生态平台提供的多种类型服务，天溯生态运维可根据院方需求在供