敏感信息，因此 确保数据安全与病人的隐私至关重要。 通过以下几点，我们可以更清晰地理解 AI 生成式大模型在医 疗场景中的实际可行性：  数据来源：利用电子健康记录（EHR）、医学文献和临床试验 数据进行模型训练。  模型类型：根据应用需求选择合适模型，如 GPT、BERT 等进 行文本生成与理解。  场景应用：患者病历生成、智能问诊、个性化医疗方案制定、 决策支持等。  析，模型能够识别出不同患者病情的相似性，并为医生提供基于类 似病例的治疗建议。例如，通过输入患者的年龄、性别、病史等信 息，模型能够生成潜在的疾病风险评估，并推荐相应的检查和治疗 方法。 同时，AI 生成式大模型在药物研发及临床试验中也展现了其优 势。模型能够快速筛选潜在的药物分子，预测其生物活性和毒性， 从而缩短研发周期。通过模拟和生成数据，研究人员可以在不进行 实际实验的情况下，评估多种化合物的有效性和安全性，提高研发 AI 生成式大模型在治疗方案推荐中的具体应用。 首先，治疗方案推荐系统可以通过分析患者的病史、检查结果 及相关生物标志物数据，生成一套个体化的治疗建议。这种系统通 常集成了各种临床最佳实践指南和临床试验数据，确保推荐的方案 具有较高的有效性和安全性。 治疗方案推荐的流程一般包括以下几个步骤： 1. 数据收集：通过电子病历系统收集患者信息，包括但不限于年 龄、性别、既往病史、过敏史、实验室检验结果等。