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 参与和共同努力下，人工智能大模型在医疗领域的应用定会有广阔的前景。 参考文献： 1 李白杨,白云,詹希旎,李纲.人工智能生成内容（AIGC）的技术特征与形态演进[J].图 书情报知识,2023,40(1):66-74. 2 Bommasani R, Hudson D A, Adeli E, et al. On the opportunities org/abs/2209.14988. 27 陈兵.生成式人工智能可信发展的法治基础[J].上海政法学院学报(法治论 丛),2023,38(4):13-27. 28 中国信息通信研究院.人工智能生成内容（AIGC）白皮书（2022 年） [EB/OL].[2023-07-23].http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202209/P02022090253452 bmr

EMENS: H a l t h · n r · · 面向医生 面向患者 © Siemens Healthineers, 2024 22 Topic 4 AIGC (Diffusion Model) 2 &AYubo Ji © Siemens Healthineers, 2024 Diffusion 模型技术路线 DDPM (2020) Diffusion

生成式人工智能或将引发人类生产生活的 巨大 变 革。 生 成 式 人 工 智 能 ( Artificial Intelligence Generated Content, AIGC) 是指具有文本、 图片、 音 频、 视频 等 内 容 生 成 能 力 的 模 型 及 相 关 技 术 [1], ChatGPT 作为生成式人工智能的代表, 是迄今为止世 界上最先进的聊天机器人

等各大领域。 在病人基本信息采集方面，一些远程问诊程序引入了量表机制和图像识别技 术，全方位采集患者相关信息，便于医生给予的后期各种治疗方案，展示调理结 果并给出定期随访机制。 随着 AIGC 的发展，特别是 ChatGPT 带来的在自然语言处理方面变革的背 景下，一些远程问诊程序已经可实现人机语音对话，完美地实现人机互动，方便 19 患者在家中进行中医筛查，尤其对老年人十分友好，并可通过采用线上线下结合