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。  场景应用：患者病历生成、智能问诊、个性化医疗方案制定、 介入。此时，决策支持系统提供的临床预警功能可以有效减少危急 情况的发生，保障患者的安全。 在实际应用中，通过对接医院的信息系统，AI 决策支持工具能 够无缝获取和整合患者的电子健康记录（EHR），患者画像、实验 室检查结果、影像学数据等多源信息。这种信息的整合提升了模型 的决策依据，使得结果更加可靠。例如，在心脏病的风险评估中， 系统可以综合考虑患者的体重、年龄、家族病史及生活习惯等多项 所提出的应用方案能够在实际操作中得到有效实施并产生积极效 果。 首先，从技术可行性的角度来看，AI 生成式大模型的核心技术 需要与医疗数据进行有效结合。这要求系统能够处理来自不同来源 的数据，包括电子健康记录（EHR）、医学影像、实验室检验结果 等。这些数据需经过标准化和清洗，以确保模型的训练质量。在此 过程中，模型的架构需要支持实时数据处理，以满足临床决策的快 速反馈需求。此外，考虑到医学领域的复杂性，模型的解释性和可

图9 应用案例全景图 在普及应用方面，阳光正言GPT将赋能重点落在了企业的办公领域，提高了企业的工 作效率，降低了成本，为企业带来更多的潜在商业价值。 （1）员工服务机器人 已在企微、OA、EHR多入口上线，具有阳光人设，支持基于阳光基础知识、阳光文化进 行回答；在处理客户需求、数据分析和报告撰写等方面工作效率提高40%。 （2）代码开发助手“常青藤” 自动编程可辅助研发人员自动生成代