........39 4. AI 生成式大模型在医疗场景的应用...........................................................42 4.1 临床决策支持......................................................................................44 4.1.1 ...............................................................................127 8.1.1 案例一：AI 助力临床诊断........................................................129 8.1.2 案例二：健康管理平台.................... 型，具有极高的现实意义与可行性。 当前，面对全球医疗资源紧张、临床决策复杂化等挑战，传统 医疗模式已无法满足日益增长的患者需求。医务人员需要在短时间 内处理海量的信息并做出决策，这无疑增加了医疗风险。生成式大 模型通过自然语言处理、图像生成等技术，可以在多方面为医疗应 用提供支持。 首先，生成式大模型可以应用于临床诊断辅助。通过分析患者 的症状、实验室结果及影像学资料，这些模型能够生成初步的诊断

1500+、医学教材指南1800+、管理报表100+，为医 护人员提升信息获取效率，为精准医疗提供有力保障。  大模型医疗应用服务平台：提供模型微调、测评、推理加速等全链路工具箱，为医院管理、临床、教学、科研等工作提供新范式。 -25- 大模型赋能船舶设计 n 联通数智公司、上海联通与中船海舟联合挂牌成立联合实验室，探索大模型落地中船海舟船舶设计等应用场景  针对大模型处理公式计算和图表理解的不准确问题，使用5万条增量

家与OpenAI签署业务合作协议（BAA）的保险公司。 （1）自动化文档处理 这一功能主要集中于临床医疗文件。一般来说，记录患者和医疗团队之间的一次对话 可能需要20多分钟。借助OpenAI的API，Oscar将记录医疗护理对话和审查实验室测试结 5.2.8 奥斯卡健康 ��� 果所花费的时间减少了近40%，在整个公司层面节省了无数时间，允许护士和临床医生专 注于更高阶的任务，从而提升效率。这仅仅是开始⸺研发表明GPT-4在某些情况下可以 PT-4在某些情况下可以 将生产力提高高达90%。 在此基础上，Oscar Health利用以前无法处理分析的医疗记录解锁了非常强大的用例， 具体包括： ① 帮助临床医生找到患者的相关信息，以便更快地审查保险索赔； ② 总结以前的医疗记录，为医生与患者的会面做好准备，使其更加高效和个性化； ③ 从许多医疗记录中提取信息并进行分析，回答诸如“哪些糖尿病患者适合连续血糖监 测？”之类的问题；

这三种模态的结合使得模型 能够在多模态环境中进行有效的交互和任务执行. 例如, 在机器人技术中根据文本指令执行物理操作; 在游戏 AI 中根据视觉场景和文本指令预测玩家的 动作; 在医疗保健中通过视频理解临床情况并生成 相关文本描述. 作者的实验证明了其在各个领域中 生成有意义和上下文相关输出的能力, 展示了在多 模态系统中开发通用、行动导向的系统的可能性. 在 ALOHA[37] 中, 作者提出一种新颖的算法: