场景中。医疗行业对高效、智能的技术需求日益增加，传统的医疗 服务往往面临着资源短缺、信息不对称和个性化医疗不足等挑战。 借助于生成式大模型，医疗行业可以有效改善这些问题，通过智能 化的工具和服务，提升诊疗效率和服务质量。 近年来，全球范围内的医疗数据爆炸性增长，其中包括电子病 历、医学影像、基因组数据等。这些数据蕴藏着巨大的价值，如果 能够通过先进的 AI 技术进行挖掘和分析，就能为诊断、治疗和预 中优化流程。例如，在预约挂号、问诊初步筛查流程中，可以通过 模型自动处理患者的描述-症状匹配，从而安排合适的专家进行进 一步诊疗。这不仅减少了患者的等待时间，也提高了医生的工作效 率。 为了更具体地体现医疗场景的需求分析，可以列出以下几个关 键需求： 1. 数据智能整理与分析 2. 个性化诊疗方案制定 3. 医疗流程优化与效率提升 4. 医极资料的生成与更新 5. 医生-患者互动智能化 另外，AI AI 生成式大模型应用 的重要因素。医务人员通常面临着复杂的临床决策、海量的患者数 据以及不断更新的医学知识。在这种背景下，AI 生成式大模型能够 为医务人员提供实用的支持，优化工作流程，提高诊疗效率与准确 性。 首先，医务人员在日常工作中需要快速获取和处理患者信息， 包括病史、检验结果及影像资料等。AI 生成式大模型可以通过自然 语言处理技术，自动从电子健康记录中提取关键信息，并以易于理