在科技飞速发展的当下，人工智能（AI）正以破竹之势渗透至各个领域，医疗行业也深受其影响。AI 医疗模型作为 AI 技术与医疗领域深度融合的产物，正悄然重塑医疗行业的格局，为医疗健康带来了前所未有的变革与机遇。

一、AI 医疗模型是什么？

AI 医疗模型，简单来说，是利用人工智能技术，基于海量医疗数据进行训练而构建的模型。这些数据涵盖了病历、医学影像、临床研究成果等多方面信息。通过对这些数据的深度学习，模型能够模拟医生的诊断思维和决策过程，辅助医生进行疾病诊断、预测疾病发展、制定治疗方案等。

AI 医疗模型的核心在于其强大的数据分析和模式识别能力。它能够快速处理和分析大量复杂的医疗数据，从中挖掘出有价值的信息和规律。例如，通过对大量医学影像的学习，模型可以识别出影像中的异常特征，辅助医生更准确地发现疾病迹象；通过分析病历数据，模型能够根据患者的症状、病史等信息，提供可能的诊断建议和治疗方案参考。

二、技术原理

（一）机器学习算法

机器学习是 AI 医疗模型的基础技术之一。常见的机器学习算法包括监督学习、无监督学习和强化学习。在医疗领域，监督学习常用于疾病诊断，模型通过学习大量已标注的病例数据（即已知疾病诊断结果的数据），建立起输入数据（如症状、检查结果等）与疾病诊断之间的映射关系，从而对新的病例进行诊断预测。无监督学习则可用于对医疗数据进行聚类分析，发现潜在的疾病模式或患者群体特征。强化学习通过让模型在与环境的交互中不断尝试和学习，以优化决策策略，在医疗决策制定等方面具有潜在应用价值，比如优化治疗方案的选择。

（二）深度学习技术

深度学习作为机器学习的一个分支，在 AI 医疗模型中发挥着关键作用。深度学习中的神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）等，特别适用于处理医疗领域的复杂数据。CNN 在医学影像分析方面表现出色，它能够自动提取影像中的特征，例如在识别 X 光片、CT 扫描、MRI 影像中的病灶时，CNN 可以通过对大量影像数据的学习，准确地判断出影像中是否存在病变以及病变的类型和位置。RNN 和 LSTM 则更擅长处理序列数据，在分析病历文本数据、疾病发展过程等具有时间序列特征的数据时具有优势，能够捕捉到数据中的时间依赖关系，从而更好地进行疾病预测和病程分析。

（三）自然语言处理（NLP）

医疗领域存在大量的文本数据，如病历、医学文献等。自然语言处理技术使 AI 医疗模型能够理解、处理和生成自然语言文本。NLP 技术可用于病历信息的自动提取，将非结构化的病历文本转化为结构化的数据，便于后续的分析和处理。同时，在智能问诊系统中，NLP 技术让模型能够与患者进行自然流畅的对话，理解患者的症状描述，并给出相应的建议和诊断提示。此外，NLP 还可用于医学文献的检索和分析，帮助医生快速获取最新的医学研究成果和临床指南。

三、应用场景

（一）辅助诊断

AI 医疗模型在辅助诊断方面具有巨大的潜力。通过对患者的症状、体征、检查检验结果等多源数据的综合分析，模型能够快速给出可能的疾病诊断建议，为医生提供参考。例如，在眼科领域，AI 医疗模型可以通过分析眼底图像，辅助医生诊断糖尿病视网膜病变、青光眼等眼部疾病；在皮肤科，模型能够根据皮肤病变的图像特征，帮助医生判断皮肤病的类型。这不仅有助于提高诊断的准确性和效率，还能减少人为因素导致的误诊和漏诊。

（二）疾病预测

基于大量的历史病例数据和患者的个人健康信息，AI 医疗模型可以预测疾病的发生风险和发展趋势。例如，通过分析患者的基因数据、生活习惯、病史等信息，模型能够预测患者患心血管疾病、癌症等慢性疾病的风险，并提前发出预警，以便医生采取相应的预防措施。在传染病防控方面，AI 医疗模型可以根据疫情数据、人口流动信息等，预测疫情的传播趋势，为制定防控策略提供依据。

（三）药物研发

药物研发是一个耗时且昂贵的过程，AI 医疗模型能够在多个环节加速药物研发进程。在药物靶点发现阶段，模型可以通过分析疾病相关的生物数据，预测潜在的药物作用靶点；在药物设计方面，AI 可以根据药物分子的结构和活性关系，设计出具有潜在疗效的新药物分子；在临床试验阶段，AI 医疗模型可以帮助优化试验设计、筛选合适的患者群体，提高临床试验的成功率和效率，降低研发成本。

（四）健康管理

AI 医疗模型还可应用于个人健康管理领域。通过可穿戴设备等收集的个人生理数据，如心率、血压、睡眠监测数据等，模型能够实时分析用户的健康状况，提供个性化的健康建议和预警。例如，当监测到用户的心率异常或睡眠质量持续下降时，模型可以及时提醒用户关注健康，并给出相应的改善建议，如调整生活方式、进行进一步的检查等。这有助于人们更好地预防疾病，保持健康的生活状态。

四、砭石大模型：医疗多模态大模型的佼佼者

在众多 AI 医疗模型中，智慧眼的 “砭石” 大模型独具特色。它是全球首款支持文本、图像、视频、音频输入的医疗多模态大模型，其名称寓意融合古今智慧，从古代医疗工具 “砭石” 中汲取灵感，结合现代先进的 AI 技术，致力于推动医疗领域的创新发展。

（一）技术融合优势

砭石大模型采用知识图谱与大模型相结合的技术路线，并结合 RLHF（基于人类反馈的强化学习）技术，显著提升了医学问题回答的准确率。在医疗领域，临床证据、个人经验与患者的实际状况和意愿在医疗决策中至关重要。砭石大模型通过在训练过程中加入知识图谱对训练过程进行知识增强，在 500 亿参数条件下，相比单纯使用大模型技术，医学问题回答准确度提升近 10%。这一技术融合使得模型能够更好地理解和运用医学知识，为医疗决策提供更可靠的支持。

（二）隐私计算与联邦训练

隐私计算条件下的大模型联邦训练是砭石大模型的另一大亮点。它解决了保护隐私的分布式知识迁移和联邦图谱推理的问题，可以实现分布式数据孤岛的知识汇聚，以及基于分布式数据的联邦大模型训练。在医疗行业，数据隐私和安全至关重要，同时数据孤岛现象普遍存在，不同医疗机构之间的数据难以共享和整合。砭石大模型的这一特性充分释放了高质量数据要素的价值，使得在保障数据隐私安全的前提下，能够利用多方数据进行更全面、更准确的模型训练，提高模型的性能和泛化能力。

（三）多模态视觉处理与多样化任务实现

作为医疗领域多模态生成式预训练大模型，砭石大模型能够支持医疗领域多模态的输入，涵盖智能问诊、辅助阅片、面诊舌诊、生理指标预测、睡眠监测等多样化任务。在文本方面，它可以辅助医生和药师与患者对话，理解患者的诉求并提供准确的回复；在视频方面，通过捕捉人脸表面周期变化由于心脏跳动所带来的面部变化，实现对心率、呼吸率、心率变异性、血压、血氧等生理指标的测量；在图片方面，能够以统一范式进行高准确度的医学影像阅片和面诊舌诊，帮助医生发现影像中的细微病变和人体面部、舌部的健康信息；在音频方面，基于对睡眠音频数据的分析来检测用户的睡眠情况，为睡眠障碍的诊断和治疗提供参考。其输出为结构化的文本，包括健康状态的简要描述、诊断描述和治疗建议等，方便医疗机构更好地理解分析，大大提高了医疗信息处理的效率和准确性。

（四）广泛的应用落地成果

赋能基层医疗：通过砭石大模型辅助诊疗技术，AI 能够辅助医生完成 90% 的工作，为基层医务人员提供病历质控、辅助诊断、合理用药、医学知识检索等技术支持。这极大地缓解了基层医疗的压力，提升了基层医生的医技能力，使基层医生能够根据诊疗平台提供的辅助参考，结合自身检查与患者病史，更有针对性地做出诊断，帮助提高诊断水平。从而让群众在家门口就能享受到大医院的同质化服务，推动优质医疗资源下沉延伸。例如，桃江县中医医院部署智慧眼砭石大模型与 DeepSeek 后，构建了 “中医 AI 双引擎” 智慧云中医平台。该平台通过 “智慧诊疗 + 智慧药房 + 智慧管理” 三位一体模式，在智慧诊疗层面创新开发 “症 - 证 - 病” 三要素联动模型，临床测试显示，对常见病证型识别准确率达 90%，处方建议与专家组会诊结果吻合度达 85%，有效提升了基层中医药服务能力。

赋能医保监管：为帮助区域管理者规范基层诊疗行为，提高医保基金使用效率，智慧眼砭石大模型搭建风险控制模型。该模型能够以常态化、高效精准的方式挖掘数据之下的欺诈骗保行为，通过对购药、门诊、健康理疗等行为进行自动化的分析、监管和预警，有效打击欺诈骗保问题，减轻群众看病就医负担，实现医保基层服务与监管并行，促进高质量的医疗健康服务体系建设。

赋能慢病管理：基于砭石大模型开发的云慢病患者服务管理系统，通过赋能 B 端服务 C 端，实现了诊前、诊中、诊后慢病管理的闭环。该系统通过打通院内外系统及物联网设备中的数据，汇总患者的健康状况、病情发展、用药记录、治疗手段、过敏反应等信息，利用 AI 算法和循证医学知识图谱对数据进行智能化分析，形成慢病患者生理指标、代谢和行为关联的知识模型，促进诊疗全链条、连续性服务，做到慢病有管理、疾病早发现、小病能处理、大病易转诊，提升了患者全生命周期健康管理能力，让更多慢病患者，特别是中老年人能够安享幸福晚年。

赋能医药链条：以砭石大模型为技术底座，将 “人工智能 + 互联网” 技术赋能给实体医药机构，打通了医疗服务的需求方、服务方、支付方和药品提供方，提供智能导诊、问诊购药、复诊续方、医生在线接诊、开方审方、处方流转、医保结算、药物配送和用药跟踪等一站式服务。并且基于循证医学，将医生的经验转化为 AIaaS（AI 即服务），通过数字疗法，提供智能导诊、辅助诊断、智能用药等服务，贯穿预防、诊断、治疗和康复的核心环节，给患者提供分层、协同、联合、全程、连续的医疗数字化服务，为医疗、医药高质量发展助力，推动大健康产业高质量发展。

五、挑战与展望

尽管 AI 医疗模型展现出了巨大的潜力和应用价值，但在发展过程中仍面临诸多挑战。首先，医疗数据的质量和安全性问题至关重要。医疗数据来源复杂、格式多样，且涉及患者隐私，如何确保数据的准确性、完整性和安全性，是构建可靠 AI 医疗模型的基础。其次，AI 医疗模型的可解释性不足，使得医生和患者在使用模型结果时存在一定的疑虑，如何让模型的决策过程更加透明、可解释，是需要攻克的技术难题。此外，医疗行业的法规和伦理标准严格，AI 医疗模型的应用需要符合相关法规和伦理要求，确保患者的权益得到保障。

然而，随着技术的不断进步和创新，我们对 AI 医疗模型的未来充满信心。未来，AI 医疗模型将不断融合多模态数据，实现更强大的理解和生成能力，为医疗决策提供更全面、准确的支持。同时，AI 医疗模型将更加深入地融入医疗服务体系，应用于更多的医疗场景，如手术导航、康复治疗等，为患者提供更优质、个性化的医疗服务。此外，随着产学研合作的不断加强，医疗行业各方将共同努力解决技术难题，完善法规和伦理框架，推动 AI 医疗模型产业生态的健康发展，使其成为推动医疗健康产业转型升级、实现高质量发展的关键力量，为人类健康事业做出更大的贡献。

来源：每日动态-