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在數字化浪潮的推動下，ＡＩ大模型技術正逐漸向各行各業滲透。在醫療領域，ＡＩ大模型通過對海量數據的深度學習，可以在醫療影像診斷、個性化治療、藥物研發等方面提供前所未有的支持。然而，技術呈現出巨大潛力的同時，也伴隨著一系列復雜的問題，涉及到算力保障、技術研發、應用場景、產業生態、合法合規、隱私倫理等多重維度。深入分析這些問題并探討應對策略，對于推動ＡＩ大模型的落地部署，推進醫療行業的智能化升級具有重要意義。
日前，尋找數字產業「新質生產力」行動計劃工作組聯合國內權威機構、產業機構及官方媒體共同發起“尋找數字產業「新質生產力」行動計劃”，并于２０２４年６月率先啟動了由中國科協企業創新服務中心主辦，中關村產業技術聯盟聯合會、中國通信工業協會數據中心委員會（ＣＩＤＣ）承辦的“ＡＩ大模型應用場景”產學研融通創新活動。眾多業界專家在近日舉辦的研討會上，深入探討了ＡＩ大模型在實際應用中的機遇與挑戰。
０１算力與基礎設施：醫療ＡＩ大模型的基石
ＡＩ大模型的訓練和應用需要強大的算力支持。目前，國內算力資源相對緊張，尚未完全實現自主可控，特別是在高端算力領域，對國外技術的依賴較為明顯。在醫療領域呈現同樣的問題，醫療數據的復雜性和多樣性決定了大模型的訓練和推理需要超強的計算能力，國內醫療ＡＩ大模型的發展受到算力制約的同時，醫療數據的安全性也面臨潛在風險。
模型背后的巨大算力需求也帶來了高昂的成本，對于中小型醫療機構或初創公司而言難以負擔，進而影響ＡＩ大模型的普及與應用。
國內算力市場目前存在碎片化問題，各地智算中心雖多但缺乏有效的整合，算力資源的浪費和利用率低下。如何構建一個高效、協同的算力基礎設施，是推動整個ＡＩ大模型行業發展的必要條件。
０２算法與數據：醫療ＡＩ大模型發展的核心動力
算法與數據是ＡＩ大模型的核心驅動力，然而，醫療領域在這兩個方面都存在顯著的挑戰。
在算法層面，由于國內在ＡＩ底層架構和算法開發方面對國外技術的依賴，導致了ＡＩ大模型行業整體的自主創新能力不足。多數國內開發的ＡＩ醫療模型仍然基于國外的框架，對模型的優化和定制能力形成限制。
在數據層面，醫療行業的數據具有高度的敏感性和分散性，標準化程度較低，數據質量參差不齊，尤其是來自不同醫院、不同設備的數據難以整合，獲取高質量的訓練數據成為一大難題。此外，數據安全與隱私保護問題使得數據的共享和流通受限，進一步加劇了數據獲取的難度。
０３應用與生態：醫療ＡＩ大模型的未來
目前，大多數醫療ＡＩ應用仍處于探索和試點階段，真正大規模應用的場景相對有限。如何推動ＡＩ大模型在醫療領域的全面應用，是當前行業面臨的重大課題。
首先，如何將ＡＩ技術與醫療實踐深度融合，提高模型的準確性、可靠性，和高度的可解釋性，是實現應用的基礎。
第二，醫療ＡＩ大模型的發展離不開完整的產業生態支持。目前，國內醫療行業的ＡＩ大模型應用尚處于起步階段，產業鏈上下游的協同合作尚不充分，技術成果轉化為實際應用的過程存在較大障礙。需要政府、企業、研究機構等多方的緊密合作，共同推動技術標準的制定。在醫療設備、數據管理、算法開發等領域，也需要企業與研究機構之間進一步加強合作。
第三，人才與市場需求遭遇瓶頸。ＡＩ大模型的發展對人才的需求呈現爆發式增長，目前面臨巨大的人才缺口。此外，市場對ＡＩ大模型的前景存在觀望態度，企業在推廣和應用中面臨較大阻力。
０４醫療行業更要關注特殊挑戰
醫療行業由于其獨特性和復雜性，在ＡＩ大模型的應用過程中，面臨著更為嚴峻的挑戰。
政策與行政管理的因素使得高質量醫療數據的獲取更加困難，且醫療數據的標準化和共享程度不足，使得高質量數據在醫療ＡＩ大模型的訓練過程中難以得到保證。不僅影響了模型的精度和效果，也限制了模型的應用范圍。
圍繞醫療數據，另一個常常被提及的隱患是數據偏見。ＡＩ大模型在訓練過程中可能會產生不公平的決策結果，影響診斷和治療的準確性，在醫療ＡＩ大模型的開發中，如何識別和消除數據偏見，確保算法的公平性和透明性，是必須面對的關鍵挑戰。
醫療數據的敏感性要求在數據的收集、存儲、處理和傳輸過程中，嚴格保障患者的隱私和數據安全。任何數據泄露或濫用都可能帶來嚴重的法律后果和社會影響。因此，構建一個安全、可靠的數據管理體系，是醫療ＡＩ大模型發展的基礎。
醫療ＡＩ的落地應用不僅需要技術的支撐，還需要應對復雜的監管要求。無論是在器械申報、臨床研究，還是在數據使用的合規性方面，醫療ＡＩ大模型的推廣都面臨著巨大的挑戰。這些問題如果得不到有效解決，將嚴重限制ＡＩ技術在醫療領域的應用深度和廣度。
面對機遇與挑戰，需要產業各方的共同努力，解決問題，協同創新，推動ＡＩ大模型在醫療行業的應用發展。針對以上問題，我們誠邀醫療健康領域的企業和機構積極參與到“ＡＩ大模型應用場景”產學研融通創新活動中來，提出創新性的解決方案，推動醫療行業的智能化變革。
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