大规模生成式语言模型在医疗领域的应用：机遇与挑战

目的/意义 以ChatGPT为代表的大规模生成式语言模型带动了通用人工智能技术快速发展。大规模生成式语言模型能否在医疗领域应用取得成功是学术界和工业界密切关心的问题。本文旨在深入研究大规模生成式语言模型在我国医疗领域应用中的机遇与挑战。方法/过程 从知识容器、能力引擎和自治智能体3方面出发,分析大模型在医疗提质增效、解决我国医学发展不平衡问题、慢性病智能管理与决策、人口老龄化应对以及医学科研加速等方面的新机遇,同时指出大模型在医疗领域应用所存在的局限。结果/结论 大模型驱动有望成为智能医疗的新范式,针对大模型在医疗应用中的不足,提出具体发展建议。     

人工智能大模型在医疗领域的应用现状与前景展望

目的/意义 梳理分析人工智能大模型在医疗领域的应用现状,为人工智能大模型在该领域的研究提供新思路。方法/过程 在相关文献分析基础上,梳理人工智能大模型在智慧医疗、医疗元宇宙、医学研究等领域的应用场景及具体实例,总结人工智能大模型在医疗领域应用的风险与挑战。结果/结论 人工智能大模型在医疗领域具有广阔的发展空间,应推动人工智能大模型核心技术发展,进一步完善相关规范与法律。     

基于知识增强的医学语言模型:现状、技术与应用

目的/意义 介绍生成式语言模型在医学领域的应用现状和挑战,并提出一种基于知识增强的医学语言模型,以提高模型专业性、准确性和可信性,为医学、语言模型及知识图谱领域相关研究人员提供参考。方法/过程 回顾大语言模型的发展、现状及主要技术,分析其在数据安全、专业性、伦理规范和模型可解释性等方面面临的挑战。介绍医学生成式语言模型常见应用场景和技术要点,重点阐述基于知识图谱和多模态数据融合知识增强的医学语言模型,包括其优势、技术原理和具体案例。结果/结论 知识增强的医学语言模型可提高语言模型对专业医学知识的理解、认知和应用能力,增强对自然语言的生成能力,拓展对多模态数据的处理能力,在医疗问答、智能辅助诊断、个性化医疗决策等方面具有广泛应用前景。     

健康医疗大数据在精准医疗领域的应用与挑战

介绍精准医疗概念与业务流程,阐述健康医疗大数据在精准医疗领域的应用及挑战并对未来提出展望。研究结果对提高健康医疗大数据利用效率、启发未来精准医疗研究方向、推进精准医疗在重点疾病防治中的应用具有一定意义。     

医疗大数据结合大语言模型的应用展望

在医学领域,大数据技术结合大语言模型的应用预计将具有巨大的影响。本文将从几个方面展望医疗大数据结合大语言模型的应用：首先是辅助医生诊断和鉴别诊断方面,其次是在循证医学领域,此外医疗大数据结合大语言模型也可以应用于辅助医生进行临床和医学研究方面。通过将医疗大数据与人工智能大语言模型相结合,可以实现更加精准、高效、智能化的医疗诊断和治疗,并将为人类的健康领域做出更大的贡献。     

机器人流程自动化在医疗领域面临的机遇与挑战

介绍机器人流程自动化的重要性与局限性、技术原理,结合实际应用场景阐述机器人流程自动化在医疗领域的应用情况,从业务人员、医护工作者、管理层、患者等角度分析其在医疗行业的应用价值、存在风险,并提出展望。     

医疗大数据及其面临的机遇与挑战

介绍大数据的概念和医疗大数据的来源、特点,综述医疗大数据在智慧医疗、医药研究、商业智能方面所面临的机遇,分析其在技术应用及具体实施中遇到的挑战,在此基础上进行思考并提出建议。     

人工智能在医疗领域的应用现状和思考

人工智能在医疗领域有着广泛的应用前景和发展空间,已成为影响医疗健康产业发展的重要科技手段。本文首先分析人工智能在医疗领域的应用现状,其次讨论目前人工智能技术在各医疗领域应用中存在的问题,并提出应对措施和建议,为人工智能技术在我国医疗领域的应用发展提供参考,使人工智能技术更好地助力于医疗领域。     

人工智能在儿童医疗健康领域的应用与思考

分析国内外儿童健康领域人工智能战略,从机器视觉与智能图像识别、机器听觉与智能语音识别、机器控制与智能仿生系统、机器认知与知识图谱构建4个方面阐述人工智能在儿童医疗健康领域的主要应用场景、典型应用案例和研究进展,展望未来发展前景。     

医疗大数据在中医药研究领域的应用与思考

信息革命使现代社会进入大数据时代,医院信息系统（HIS）数据、临床医学研究数据、生物信息数据、医疗卫生服务平台数据、居民健康管理数据、公共卫生普查数据等各类医疗大数据成为近年来的研究热点,通过分析医疗大数据可以为临床决策与医学发展提供重要的信息,促进人类健康事业的发展。在中医药研究中采用医疗大数据分析与挖掘不仅可以发现中医药使用的特征与规律,也有利于中医药的现代化与创新,加速中医药国际化进程,使中医药造福于全人类。     

以ChatGPT为代表的大语言模型在临床医学中的应用综述

目的/意义 近年来大语言模型技术飞速发展,其在临床中的应用亟待总结分析。方法/过程 在相关文献分析基础上,梳理以ChatGPT为代表的大语言模型在临床问诊、病史采集及文本撰写、临床辅助决策、个性化精准医疗、医患沟通及患者心理支持、学术研究、医学教育、医院管理等临床领域的应用情况。结果/结论 大语言模型具备全面颠覆医疗生态圈的潜力,虽然面临诸多挑战,但终将造福医患。     

基于共享编码策略的医学对话阴阳性判别系统

介绍临床发现阴阳性判别任务研究现状,提出一种基于预训练模型的临床发现阴阳性判别系统,详细阐述系统构建方法,分析实验结果,该方法在2021年度中国健康信息处理大会(CHIP 2021)医学对话临床发现阴阳性判别任务的测试集上模型集成Macro-F1值达77.87%。     

医疗物联网:慢性病智能生命体征监测

介绍慢性病体征监测现状及物联网在慢性病体征监测方面的作用,详细阐述物联网技术采集慢性病患者体征数据的方法、人工智能处理体征数据的算法,分析医疗数据安全问题并提出展望。     

CHIP 2021评测任务1概述:医学对话临床发现阴阳性判别任务

介绍基于医学对话的信息抽取相关研究现状,结合第七届中国健康信息处理会议组织的基于医学对话的临床发现阴阳性判别评测任务,阐述该任务评测数据集、评估指标,对比介绍前4名参赛者的方法并进行总结,以推进医疗人工智能领域的发展。     

基于深度学习的医学影像问答模型

介绍医学影像问答相关研究进展和不足,采用深度学习语义图卷积方法,提出基于语义图的医学影像问答模型,详细阐述该模型构建方法,分析实验结果,指出该模型可提高医学影像问答准确率。     

我国医学人工智能发展监管现状及政策建议

目的/意义 医学人工智能应用监管碎片化及数据的高门槛现状与医学人工智能发展需求之间矛盾日益突显。在各国积极部署数字健康战略的背景下,如何主动作为、为我国医学人工智能发展做好政策护航已成为亟待解决的问题。方法/过程 基于面向“产-学-研-用-管”多领域开展的调查研究及深度访谈资料,系统梳理医学人工智能特点及发展诉求,从国家战略和行业政策层面对当前监管体系现状进行分析。结果/结论 提出“构建医学人工智能监管衔接机制”的整体政策建议,从组织衔接、数据衔接、人才衔接和技术支撑4个角度展开,为破除当前发展壁垒、促进我国医学人工智能健康蓬勃发展提供解决思路。     

人工智能在国内外老年护理领域发展情况对比分析及启示

目的/意义分析人工智能在国内外老年护理领域的发展情况,提出完善人工智能在我国老年护理领域发展的启示和建议。方法/过程从政策保障、基础数据建设、技术发展、产品设计、人才培养5方面对比分析人工智能在国内外老年护理领域发展情况。结果/结论聚焦短板弱项加强制度体系建设、改进人工智能算法实现产品功能从供给侧转向需求侧、推动健康医疗数据结构化建设以加快数据共享、注重护理信息学人才培养与推动产学研结合等系列对策建议,将有助于推动人工智能在我国老年护理领域发展。     

人工智能在医学高校图书馆应用的主要利益相关者分析

目的/意义 研究人工智能在医学高校图书馆的应用场景与典型案例,分析主要利益相关者及其利益诉求,以提出应用推广对策建议。方法/过程 采用文献调研与电话咨询,确定人工智能在医学高校图书馆的应用场景与典型案例;利用米切尔评分法和克拉克森分类法确定主要利益相关者,并分析利益诉求与面临问题。结果/结论 人工智能在医学高校图书馆的应用场景主要包括环境、资源和服务3个维度,主要利益相关者包括政府、医学高校、医学高校图书馆、图书馆员、读者和人工智能厂商,针对现有问题,提出4方面对策建议。