个方面。医疗大模型通过理解人类语言、完成逻辑推演和生成最终结果，为医疗行业带来 了天然的应用优势。尽管医疗数据的互不连通和近乎为零的容错率给医疗大模型的商业 化带来了挑战，但仍有不少企业和研究机构推出了自己的医疗大模型产品，如医联的 MedGPT、腾讯和百度基于自研通用大模型打造的医疗大模型等。这些模型在提升医疗服 务效率、扩大普惠金融覆盖范围等方面发挥了重要作用。 （3）教育行业 教育行业也是大模型应用的重要领域之 源，提供全天候实时音频视频问诊；智能管家，辅助康养管家进行日常照护，社区活动介绍 推荐；数字遗产，结合老人生前数字信息，生成形象、语音、思维习惯类似数字人形象，减缓 亲人离去带来的情感冲击。 5.1.1.3 “AI+”模式下的探索和布局 �� 养老陪伴机器人以养老大模型为基础，以虚拟数字人为载体，作为老人的第二陪伴， 显著提升阳光人家·佘山社区的整体服务质量，为社区居民提供更加人性化、个性化的养 老服务。体现阳 及配套训推工具，主要包括讯飞65B、175B通用基础大模型；通过提供企微托管平台，提供 基础大模型支持，合作共建产险数字劳动力；通过提供讯飞小医医学大模型能力接口，合 作共建医险大模型。 大模型数据建设方面，完成105万条训练集数据建设，调优后的保险大模型相对于调 优前的通用大模型，在医险能力、保险数学建模能力、保险任务规划能力、保险执行能力、 保险知识5个能力胜和率达71.08%；已通过《中国人身保险从业资格（CICE）》

术团队的合作，将数据处理流程、模型训练及生成结果的反馈机制 紧密结合，以确保模型在实际应用中的准确性和可靠性。 再者，本研究还将评估 AI 生成式大模型在提升医疗效率及改 善患者体验方面的作用。具体而言，将对比模型应用前后的各项医 疗指标，涵盖诊断速度、治疗精度、患者满意度等，量化 AI 模型 对医生工作效率及患者健康管理的影响。 最后，针对伦理问题和法规合规性，研究将探讨 AI 生成式大 模型在医疗应用中的伦理框架，以确保技术应用符合医学伦理规 效的数据管理和安全使用框架。这些框架应包括数据隐私保护、合 规性审查以及模型的持续监测。医疗数据通常涉及敏感信息，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。 医疗图像去噪、生成合成数据 自回归模型 逐步生成数据，保持时间序列连续性 语音合成、文本生成 扩散模型 通过去噪过程生成高维数据 图像修复、颜色化、医学成像 随着技术的不断进步，主流生成式算法的有效应用将为解决医 疗领域的复杂问题提供新的思路和方案，同时推动个性化医疗和精 准医疗的发展。 2.2.2 应用案例 在当前医疗领域，AI 生成式大模型的应用案例逐渐增多，涵盖 了诊断、治疗、个性化医疗、患者管理等多个方面。以下是一些具

联通数智公司支撑广东产互/医疗军团打造多款智慧医疗应用，助力中山三院智能化升级 大模型医疗应用服务平台 中山三院私域GPT应用 私域GPT应用和服务平台  私域GPT应用：集医教研管全方位智能助手于一体的应用，整合了业务文件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。

许多保险公司已经在深度学习、视频分析和自然语言处理等技术上投入巨资。 尽管智能技术的发展十分迅速，但除非保险公司能够使现有劳动力适应人工 智能带来的改变，否则它们将无法充分挖掘人工智能的潜力，这其中包括培 养正确的企业文化和技能基础。 保险公司需要制定策略，以适应新技术的发展并提高员工的工作技能。虚拟 客服和聊天机器人的出现，使日常任务流程自动化，让员工专注于更有价值 的活动，因此有针对性

医疗费用发票进行赔付，但赔付金额不会超过保险合同约定的保额。 总之，对于这种情况，意外险可能无法进行理赔，而意外医疗险可能会对摔倒和外伤部分进行理赔。具体的理赔金额需要根据保险合同条款和客户提交的医 疗费用发票来计算。 49 岁的男性，因突发脑梗，摔倒造成部分外伤，意外险和意 外 医疗险均已过等待期，能否理赔 你是一名保险理赔人员，重点注意【因疾病造成意外，意外险不赔】【等待期出险不赔】等理赔条件，对如下场景进行理赔判断，

助手，可以满足职场、营销、 创作等多场景需求。目前 App 已经累计在安卓市场下载 1.31 亿次，在国内通用大模型 App 中排名第一。另外，讯飞星火首批上线面向特定场景打造专属助手。例如垂类智能 体“讯飞晓医”，其覆盖了 1600 种常见疾病，2800 种药物以及 6000 种医学检验，其满 足了用户的一些医疗建议需求。 图38 部分星火 AI 智能体展示 资料来源：星火智能体，海通证券研究所