2023醫療健康AI大模型行業研究報告1前言?醫療行業是一個典型的知識和技術密集型行業，其發展水平直接關系到國民健康和生命質量。醫療健康AI大模型，作為人工通過學習大量的數據來生成新的數據實例，這在醫前景，如藥物研發、醫學影像、醫療文本分析等。?基于此，億歐撰寫了本報告，旨在分析當前醫療健康AI大模型在實際應用中的成效，提高醫療各界對醫療健康AI大模型的認識和理解，討論其對醫療服務可及性和質量的潛在影響，增強醫療各界對新技術的接受度。2目錄C目錄CONTENTSGPT-1GPT-2GPT-3GPT-1GPT-2GPT-3在1956年的達特茅斯會議上，“人工智能”的概念被首次提出，六十多年以來，歷經邏輯推理、專家系統、深度學習等技術的發展，人工智能也經歷了數次沉浮，有如日中天的發展時期，也有因技術不足熱度退去后的寒潮。而每一次寒潮后，也會經歷技術的蟄伏發展，為人工智能帶來里程碑TransformerTransformer眾多高校研發醫療健康AI大模型，為行業發展的技術底座提供了堅實的基礎億歐智庫：開源中文醫療健康AI大模型研發信息研發高校信息模型名稱模型功能哈爾濱工業大學社會計算與信息檢索研究中心本草BenTaso此外，項目還嘗試利用GPT3.5API將醫學文獻中的【結論】作為外部華東師范大學計算機科學與技術學院智能知識管理與服務團隊ShenNong-TCM-LLM-神農中醫藥大模型澳門理工大學CareLlama關懷羊駝中文醫療大模型通用大模型首個會看胸部X光片的中文多模態醫學大模型華南理工大學未來技術學院廣東省數字孿生人重點實驗室合作單位包括廣東省婦幼保健院、廣州市婦女兒童醫療中心和中山大學附屬第三醫院等SoulChat靈心健康大模型華東理工大學信息科學與工程學院孫思邈中文醫療大模型浙江大學、網新數字健康聯合研究中心上海人工智能實驗室、上海交通大學-清源研究院、華東理工大學-自然語言處理與大數據挖掘實驗室健康教育、醫師考試問題、報告解讀、醫療記錄結構化以及模擬診斷和治療上海交通大學未來媒體網絡協同創新中心和上海人工智能實驗室智慧醫療中心基于共計28科室的中文醫療共識與臨床指南文本，從而生成醫療知識基于共計28科室的中文醫療共識與臨床指南文本，從而生成醫療知識上海交通大學紫東太初2.0智能化疾病管理、醫療多模態鑒別診斷智能化疾病管理、醫療多模態鑒別診斷上海人工智能實驗室卵巢腫瘤超聲國家層面建立高質量醫療數據庫，為AI大模型卵巢腫瘤超聲康場景應用落地以及解決健康需求面臨的挑戰。2016年，國家衛健委能力建設和繼續教育中心開始著手建立數入庫收集的標準，收集數據，并將其應用起來。由于在數據庫建設中，中心一直堅持以臨床需求應用為導向，使建立過程雖然歷經艱辛但依然堅持億歐智庫：人工智能應用公開數據集高度近視10年隨訪多維度全構型定量數據集標準化術語描述卵巢腫瘤多維度信息影像數據集信息來源：馬兆毅主任于2023年7月8日在WAICAI醫療發展論壇中的主旨演講:醫學影像人工智能的創新應用與發展6醫療健康AI大模型在醫療場景下的初步表現：在下表的數據反映了不同研究中對ChatGPT在不同場景下的表現和結果進行評估的情況。可以看出，％，%;穩定性：一致性=90.91%正確率：肝硬化（79.1％），肝細胞癌（74.0%)全面性：肝硬化（47.3％），肝細胞癌（41.1%)確率分別為4444/1004242/10064.456/87）和57.859/102）。目錄CONTENTS患者偏好去三甲醫院、大醫院基層醫療資源薄弱、能力不足藥物研發進程緩慢、投入大通義仁心患者偏好去三甲醫院、大醫院基層醫療資源薄弱、能力不足藥物研發進程緩慢、投入大通義仁心億歐智庫：醫療健康AI大模型應用場景 億歐智庫：醫療健康AI大模型在醫學影像中的作用代表案例：深睿醫療通用大模型全面開啟全場景全流程AI數智化幫助放射科醫生對發現的病變進行差異診斷，并提供ChatGPT可以幫助醫生制定治療方案、選對于經驗不足或非專科的放射科醫生來說，醫療健康AI大模型億歐智庫：醫療健康AI大模型在醫學影像中的作用代表案例：深睿醫療通用大模型全面開啟全場景全流程AI數智化幫助放射科醫生對發現的病變進行差異診斷，并提供ChatGPT可以幫助醫生制定治療方案、選對于經驗不足或非專科的放射科醫生來說，醫療健康AI大模型有益的教育和培訓工具。它可以提供有關疾病診斷和處理的信息，問ChatGPT：一個十歲的女孩進行了XChatGPT提供了關于潛在骨腫瘤的信息，并表準確的診斷或評估。這種聯系使得ChatGPT成為一個有用的工具，可以在放射醫學影像和大模型結合的優勢在于提升了疾病診斷的準確性和效率，為醫生提供了更全面的信息和科學研究、科室建設乃至醫院整體業務的運轉，打造新一代人工智能數億歐智庫：大模型vs傳統深度學習在生成人工蛋白質的傳統深度學習數據量需求?ProGen是一種基于條件語言模型的?ProGen億歐智庫：大模型vs傳統深度學習在生成人工蛋白質的傳統深度學習數據量需求?ProGen是一種基于條件語言模型的?ProGen的數據需求量相對較小，使?深度學習模型具有大量的參數，需要控制能力?ProGen是一種條件語言模型，可以?ProGen模型可以更好地捕捉到這些?深度學習模型是一種通用模型，在生?深度學習方法在蛋白質生成和設計任?ProGen模型的生成結果可以與生物?深度學習方法通常難以直接預測蛋白譜，從科學出版物列表中提取相關信息，并生成提供了對疾病分子機制以及疾病背景下基因和化大模型和藥物研發的結合可以提高藥物研發效率、降低成本、提高準確性和個性化治療，是藥物研發領域的重要趨勢和發展方向。應用案例醫療健康AI大模型健康場景應用-醫療文本處理：能夠提供準確、快速、個性化的診斷和建議應用案例億歐智庫：醫療健康AI大模型應用于醫療文本處理的具體場景1122443病例報告和研究摘要的生成3病例報告和研究摘要的生成55開源中文醫療大模型華佗開源中文醫療大模型華佗GPT香港中文大學（深圳）和深圳市大數據研究院的王本友教授團隊開發了HuatuoGPT醫療大模型。它同時保持對用戶的流暢交互和內容豐富性，讓在醫學寫作中，抄襲是嚴重違反學術道德和版權法的行ChatGPT時，作者需要確保生成的內責任和權威性挑戰在醫學寫作中，作者需要對他們使用ChatGPT生成的內容保其準確性和權威性。醫學寫作需要經過專業人士的審查和驗使用ChatGPT時，需要確保患者和個人的隱私和數據本可能包含敏感信息，因此需要采取適當的措施來保護數據文獻綜述和數據分析在醫學寫作中，抄襲是嚴重違反學術道德和版權法的行ChatGPT時，作者需要確保生成的內責任和權威性挑戰在醫學寫作中，作者需要對他們使用ChatGPT生成的內容保其準確性和權威性。醫學寫作需要經過專業人士的審查和驗使用ChatGPT時，需要確保患者和個人的隱私和數據本可能包含敏感信息，因此需要采取適當的措施來保護數據文獻綜述和數據分析編輯和完善文本編輯和完善文本在智慧醫療領域，基于智譜華章高精度千億中英雙語稠密北京市首批10個人工智能行業大模型應用案例發布，涉及兩個醫在智慧醫療領域，基于智譜華章高精度千億中英雙語稠密北京智譜華章科技有限公司和北京中醫藥大學東方醫院北京智譜華章科技有限公司和北京中醫藥大學東方醫院共同開發的數字中醫大模型示范應用云知聲智能科技股份有限公司和北京友誼醫院共云知聲智能科技股份有限公司和北京友誼醫院共基于山海大模型的門診病歷生成系統示范應用在智慧醫療領域，基于云知聲700億參數規模的自研“山海”大模型，結合前端聲音信號處理、聲紋識別、語音入效率超過400%，節約單個患者問診時間超過40%，提升醫生門診效率超過66%。目錄目錄CONTENTS集中爆發雖然醫療健康AI大模型在一定程度上降低了某些方面的成本，但它們的使用和維護仍然需要相當的資源投入，特別是對于需要高度定制化和專業化合規文檔管理；上市階段，如與患者溝通、銷合規文檔管理；上市階段，如與患者溝通、銷1）醫療大模型企業作為上游技術服務商，能夠為擁有患者資源的互聯網醫療術支持，輔助其管理患者。億歐智庫：醫療健康AI大模型產品應用落地的企業類型智譜華章·數字中醫大模型大模型Neusoft東軟東軟·添翼大模型A醫聯大模型YiduCore大模型型型Φ衛寧健康科技集團靈醫大模型AI助手京醫千詢智譜華章·數字中醫大模型大模型Neusoft東軟東軟·添翼大模型A醫聯大模型YiduCore大模型型型Φ衛寧健康科技集團靈醫大模型AI助手京醫千詢星火大模型春雨慧問輕松問醫叮當健康百度-Tencent訊騰訊-立通義仁心靈醫大模型混元大模型通義仁心商湯大醫左手醫生·左醫GPT患者問診全流程患者問診全流程盤古大模型婦科健康科普愛巢GPT類ChatGPT模式加速醫療產業升級靈醫智惠&固生堂：靈醫智惠與固生堂聯合開展大模型戰略合作騰訊健康&邁瑞醫療：邁瑞醫療與騰訊健康達成戰略合作騰訊健康與圓心科技騰訊健康與圓心科技：騰訊健康與圓心科技舉行戰略合作簽約科研機構、高校及醫院合作全球首個醫療多模態基礎模型群“全球首個醫療多模態基礎模型群“OpenMEDLab浦醫”錯誤信息傳播錯誤信息傳播案》達成初步協議，該協議對所有通用人工智能模度和問責制度，增強用戶信任；在模型開發和部署過程億歐智庫：使用醫療大模型在醫療場景中存在的風險構建安全可信的人工智能：數據保護、透明度與倫構建安全可信的人工智能：數據保護、透明度與倫目錄CO目錄CONTENTS大模型平臺但測試大多圍繞GPT在回答美國執業醫師資格考試（USMLE）的結果在此背景下，億歐圍繞國內醫療大模型展開測試……2023年10月-2023年10月-2023年11月2023年11月入測試題目?在各平臺測試過程得出結果后，我們將部?在各平臺測試過程得出結果后，我們將部?大模型平臺測試存在不穩定性的原因可能分數線為360分，即準確率超過60%為通過。在本次測試結果中，有六個平臺的準確率都超過了60%，而公開數據顯示執業醫師綜合筆試通過率在億歐智庫：國內七個大模型平臺關于執業醫師題目的首次測試結果7個平臺中，有6個平臺的準確率超過了60%大部分國內醫療大模型平臺不同國家執業醫師考試題目的準確率不同國家執業醫師考試題目的準確率需要給出診斷、或下一步治療的建議時，往往會出現分析錯誤的情況。根據回答情況分析，目前錯誤題目中，34%的題目都是場景相關的題目（即因此，億歐認為，雖然整套試題的準確率較高，但在面臨醫療實場景更適合用于院外場景，如患者在掛號前的問診（具體需要掛哪一個科室）等。除此之外，我們發現在中文執業醫師考試題目中，類似“選擇不正確答案”的題目，錯誤率較高，也反映出了醫療健康AI大模型億歐智庫：國內七個大模型平臺關于執業醫師題目的首次測試結果脈等手段，這些方法與西醫的診斷方式（如實驗室檢測、影像學檢查）有很大差異。大模型可能難以模擬中醫的診療過程，因為這需要對非標準化法。大模型可能在沒有足夠跨學科訓練數據的情況下難以實現有效的整合。億歐智庫：國內四個大模型平臺關于部分中醫執業醫師題目的首次測試結果結論一：醫療健康AI大模型在執業醫師資格考試中表現優異，甚至超過真實考生。結論二：在面對非標準化或模糊的臨床情況時，A