新质生产力：大语言模型在医疗辅助决策中的挑战、期望和应用场景_医疗大语言模型

大语言模型（LLM）是基于海量文本数据训练的深度学习模型，它不仅能够生成自然语言文本，还能够深入理解文本含义，处理各种自然语言任务，如文本、问答、翻译、术语等，目前在各行各业应用较为广泛。

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大语言模型发展

2023年，大语言模型及其在人工智能领域的应用已成为全球科技研究的热点，其在规模上的增长尤为引人注目，参数量已从最初的十几亿跃升到如今的一万亿。参数量的提升使得模型能够更加精细地捕捉人类语言微妙之处，更加深入地理解人类语言的复杂性。

一些著名的大语言模型如GPT系列，这些模型在自然语言处理领域取得了显著的成果，并推动了人工智能技术的发展。在医疗领域，大语言模型可以通过学习大量的医学文献、病历记录、教材、字典、指南、著作等文本数据，实现对医学知识的深度理解和应用，为临床辅助决策提供支持。

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行业企业在大语言模型的探索

ChatGPT的出现，让多家医疗信息化企业看到了生成式AI在医疗领域的应用可能，目前多家企业纷纷上马了大语言模型，包括但不限于以下：

卫宁健康：WiNEX Copilot

WiNEX Copilot的定位是医护智能助手，是面向医护工作者的，基于WiNGPT和行业的开放大模型。紧密集成于医护工作站，聚焦三大功能，提供伙伴式的辅助，深度的数据洞察，以及高质量的知识服务。目前，WiNEX Copilot支持覆盖诊前、诊中、诊后和医疗管理30多个场景，卫宁健康发布了患者服务助手、临床辅助决策助手、病历文书助手、质量控制助手、医学影像报告助手以及健康管理助手等。

东软：添翼

东软面向医疗领域推出多款AI+医疗行业应用，包括添翼医疗领域大模型、飞标医学影像标注平台4.0、基于WEB的虚拟内窥镜等。这是东软凭借深厚的技术积累、海量的数据资源、丰富的行业应用场景，在AI+医疗行业的创新实践，加速推动了东软“AI+领域应用”的人工智能生态图谱战略布局。

医联：MedGPT

医联发布医疗大语言模型MedGPT，MedGPT主要致⼒于在真实医疗场景中发挥实际诊疗价值，实现从疾病预防、诊断、治疗、康复的全流程智能化诊疗能力。

商汤：大医

医

大医内嵌医学“场景集市”，包含13个预设场景，目前商汤已与郑州大学第一附属医院、上海交通大学医学院附属瑞金医院、上海交通大学医学院附属新华医院等机构开展合作，实现大医在具体医疗健康场景中的落地。

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临床辅助决策的三个阶段

医疗临床辅助决策大致经历了三个阶段：

辅助决策1.0，主要是临床知识库为主，知识库通常是由医学专家或研究机构整理和归纳的医学知识集合，包括疾病定义、症状、治疗方法、药物信息等，知识库以结构化的形式存储信息，方便查询和检索，它通常不涉及复杂的推理过程，而是直接提供已知的信息，知识库主要用于为医生提供基础的、静态的医学知识支持，帮助他们快速查找和了解相关信息。

辅助决策2.0，主要以基于规则体系的临床辅助决策为主，医学规则是基于医学理论和临床实践经验制定的规范或指南，用于指导医生的临床决策，医学规则通常是以逻辑或条件语句的形式表达，例如“如果…则…”的推理结构，它们可以嵌入到临床决策支持系统中，根据患者的具体情况进行推理和判断。

辅助决策3.0，主要是以大语言模型训练的临床辅助决策为主，大语言模型算法依赖于大量的医学文本数据，如指南、教材、知识图谱、病历、研究报告、医学文献等，这些数据包含丰富的医学知识和临床经验，大语言模型算法通过深度学习和自然语言处理技术，从文本数据中自动学习和提取医学知识，它们能够理解和分析复杂的医学语言，提供个性化的临床决策支持，它们可以根据患者的具体情况和病情，提供有针对性的建议和支持，帮助医生做出更准确的决策。

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大语言模型的学习与训练

在医疗信息化建设中，利用大语言模型进行训练是一个复杂但具有深远影响的过程，通常大语言模型在训练阶段主要会经历一下阶段:

数据收集与预处理，收集大量的医疗文本数据，这可能包括病历、研究报告、医学文献、患者咨询记录等。对数据进行预处理，包括去除噪声、标准化格式、分词、词性标注等，以提高数据的质量和一致性。

构建训练数据集，根据模型的训练需求，构建合适的训练数据集。这可能包括有监督学习数据集（带有标签的数据）、无监督学习数据集（未标记的数据）或两者兼有，对于有监督学习，需要人工标注数据，例如为病历数据中的疾病名称、药物名称等添加标签。

选择或开发模型架构，选择适合医疗领域的大语言模型架构，如Transformer、BERT、GPT等，根据具体需求，可能需要对模型架构进行微调或开发新的模型架构。

模型训练与优化，使用训练数据集对模型进行训练，通过调整模型参数和训练策略来优化模型的性能。利用验证集来评估模型的性能，并根据评估结果调整训练策略，在训练过程中，可能需要使用各种技术来加速训练和提高模型的泛化能力，如分布式训练、模型压缩等。

模型评估与验证，使用测试集对模型进行评估，以验证模型的性能和泛化能力。通过与人类专家或其他基准模型的比较来评估模型的优劣，根据评估结果对模型进行迭代和优化。

部署与应用，将训练好的模型部署到医疗信息化系统中，如电子病历系统、临床决策支持系统等，利用模型为医生、患者和其他医疗工作者提供智能辅助服务，如病历分析、疾病预测、治疗方案推荐等。

持续学习与更新，随着医疗领域知识的不断更新和变化，需要定期收集新的医疗文本数据，并对模型进行更新和优化，利用迁移学习、增量学习等技术，使模型能够持续学习和适应新的医疗领域知识。

大语言模型在医疗信息化建设中有着广泛的应用，这些应用不仅提高了医疗服务的效率和质量，也为医院提供了智能化的管理。

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大语言模型的应用场景

目前基于医疗大语言模型训练已经实现在临床辅助决策、医疗质量管理等方面的场景应用，具体包括如患者风险评估、临床辅助诊断、治疗方案推荐、电子病历生成书写、病历内涵质控、报告解读、咨询与问答等。

1.疾病预测与风险评估。大语言模型可以学习历史病例数据，对病人病情进行综合风险评估，发现疾病发生和发展的规律，预测患者未来可能面临的风险，如并发症、病情恶化等，医生可以根据这些预测结果，提前采取相应的预防和治疗措施，降低患者的健康风险。

2.临床辅助决策支持。大语言模型可以分析患者的病历、医学图像、实验室结果、检查报告、风险评估、既往病史等多种类型的数据，为医生提供诊断建议等临床决策支持，这有助于医生更准确地诊断疾病，制定更合理的治疗方案。

3.治疗方案推荐与优化。大语言模型可以根据患者的具体情况，结合最新的医学研究成果和临床经验，为医生推荐合适的治疗方案，同时，它还可以根据患者的反馈和治疗效果，不断优化治疗方案，提高治疗的效果和防范不可预知的风险。

4.电子病历生成式书写。大语言模型可以自动提取病历中的关键信息，如患者姓名、年龄、性别、疾病诊断、治疗方案、检验检查报告、影像表现、鉴别诊断、诊疗计划等，并生成结构化的电子病历，这有助于医生更快速地浏览病历，了解患者的病情和治疗情况。

5.病历质量内涵质控。大语言模型能够自动收集并整理大量的病历数据，包括患者的基本信息、病情记录、诊断结果、治疗方案、报告、文书、评估量表等，通过对这些数据的预处理，如分词、词性标注、命名实体识别等，为病历的内涵质控提供分析能力，相对于传统规则质控深度更深。

6.患者病历分析与解读。通过模型对报告文本的深度学习，它能自动识别报告中的关键信息和医学术语，并理解其中的逻辑关系和含义，模型能够提取出报告中的异常指标、诊断结论等重要信息，并对其进行分类和归纳，对报告中的结果进行解释和评估，为医生提供有价值的参考意见。

7.患者咨询与健康管理。大语言模型可以作为智能问答系统或咨询系统，为患者或医务人员提供医学知识解答、用药咨询、健康建议等服务，这种交互有助于更深入地理解复杂的医学概念，并更积极地参与医疗管理。

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结束语

当然，大语言模型目前还面临着很多的挑战和困难，比如数据的质量和理解能力不足、隐私和安全问题、专业性和准确性问题、专业性和解释性问题、技术实现和成本问题以及伦理和法规问题等，因此还需要不断的深度学习和训练。

行业对大语言模型在医疗辅助决策中的重要意义充满了期待和展望，能通过不断地训练和学习，实现更加精准的诊断和预测，为患者提供健康管理，为医生提供决策和科学研究，为管理者提供智能化管理，未来，必将成为医疗决策、质量管理、运营分析等方面的新质生产力。

大模型岗位需求

大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

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