临床决策支持......................................................................................44 4.1.1 病历分析.....................................................................................45 4.1.2 治疗方案推荐 其自注意力机制使得模型能够高效地捕捉不同输入元素之间的关 系。这种能力使得生成式模型在处理医疗记录、病历摘要和患者交 互等任务时，能够更精准地理解和生成相关信息。 其次，AI 生成式大模型在医疗领域的应用形式多样。例如，它 可以用于患者病历的自动生成，在医生输入关键信息后，模型能够 输出完整的病历文档。这不仅提高了医疗工作的效率，还在一定程 度上减少了因人为因素造成的错误。此外，这类模型也可用于药物  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。  技术集成：与现有医疗信息系统、设备接入 AI 模型，实现无 缝对接。  合规与安全：制定数据保护政策，确保遵循 HIPAA 等相关法

大模型在患者问诊方面的应用，使得患者能够通过自然语言与智能系统进行交互，获 得准确的医疗建议。这有助于缓解医疗资源紧张问题，提高医疗服务的可及性和效率。 （2）医院管理 大模型在医院管理方面的应用，包括病历管理、药物管理、医疗质量控制等。通过训练 大模型，可以实现医疗数据的智能化分析和管理，提高医院的管理水平和运营效率。 1.1.4.4 医疗健康进入新时代 �� （3）医学影像 在医学影像 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； ④ 促进公平。在医疗系统中存在一种偏见，医疗状况最严重、最复杂的患者往往拥有最 长的病历，而且查询、分析和总结起来也最麻烦。借助AI的效率，可以缩短时间，从而促进 公平。 （2）理赔助手 了解理赔的历史是一项极其复杂的工作，原因是有数百万个合同变量在起作用。当医 生对索赔有疑问