第一章未來已來，擁抱醫(yī)療健康大模型發(fā)展態(tài)勢9(一)趨勢牽引：智能驅動醫(yī)學創(chuàng)新發(fā)展I/ (三)創(chuàng)新探索：醫(yī)療健康大模型潛力初顯//9第二章高性能算力，打造醫(yī)療健康大模型基礎平臺11 (三)暢通無阻的網(wǎng)絡資源 (四)自主可控的國產(chǎn)信創(chuàng) //第三章高質(zhì)量算料，構建醫(yī)療健康大模型數(shù)據(jù)中心15(一)生物信息數(shù)據(jù)中心 (二)醫(yī)學影像數(shù)據(jù)中心/I///I///,17(三)組織病理數(shù)據(jù)中心//I,17 第四章高精尖算法，建立醫(yī)療健康大模型框架20(二)計算機視覺大模型(一)智能導醫(yī)導診2 (八)智能手術輔助么/ (十)智慧醫(yī)院管理// (三)推動創(chuàng)新融合的發(fā)展體系//I/////,31在人類社會持續(xù)發(fā)展和文明不斷進步的宏偉征程中，科技的進步如同澎湃的浪潮，不斷推動著我們邁向更加光明的未來。在這個創(chuàng)新與變革交相輝映的時代，醫(yī)療健康領域正迎來一場由人工智能引領的深刻變革。隨著大數(shù)據(jù)的積累、計算能力的提升及算法技術的不斷精進，醫(yī)療健康大模型應運而生，它融合了深度學習、知識圖譜、自然語言處理等前沿技術，為醫(yī)療行業(yè)帶來了前所未有的發(fā)展機遇。在人工智能的浩瀚星河中，醫(yī)療健康大模型猶如一顆璀璨的新星，以其獨特的光芒，指引著醫(yī)療領域朝著更加智能化、精準化、個性化的方向發(fā)展。隨著科技與醫(yī)療的深度融合，醫(yī)療健康大模型不僅有望成為醫(yī)療健康領域的重要工具，更將成為推動新藥研發(fā)、激勵醫(yī)療器械創(chuàng)新、提升醫(yī)療服務智能化水平的關鍵力量。它憑借其卓越的數(shù)據(jù)處理能力和深刻的知識挖掘能力，持續(xù)展現(xiàn)科技服務人類健康的巨大潛力，并架起連接科技與生命的橋梁，為醫(yī)生提供精準決策支持，為患者帶來定制化治療方案，為醫(yī)療機構提高服務效能。展望未來，醫(yī)療健康大模型的實際應用和價值實現(xiàn)將是其發(fā)展的關鍵所在。醫(yī)療健康大模型的發(fā)展，不僅將推動醫(yī)療行業(yè)向數(shù)字化轉型邁進，更將助力實現(xiàn)“健康中國2030”的宏偉藍圖，為全球醫(yī)療健康事業(yè)貢獻源自中國的智慧與力量。作為醫(yī)療服務體系的主體，醫(yī)院既是承接醫(yī)療健康大模型創(chuàng)新應用落地的試驗田，也是推動醫(yī)療健康大模型創(chuàng)新應用的主力軍。人工智能技術應用方興未艾，探討醫(yī)療健康大模型的建設與發(fā)展，必然是“未來醫(yī)院”建設征程中的熱門話題。在浙江大學醫(yī)學院附屬第四醫(yī)院建院十周年之際，我們立足醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展視角，聚焦醫(yī)療健康大模型主題，梳理凝練現(xiàn)狀、描繪展望未來，旨在同廣大讀者共科技創(chuàng)新是發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的核心要素。醫(yī)療健康領域的科技創(chuàng)新是提升醫(yī)療服務供給能力與質(zhì)量的關鍵動力來源，通過不斷研發(fā)新技術、新療法和新藥物，科學優(yōu)化醫(yī)療資源配置，提高醫(yī)療服務的公平性和可及性，創(chuàng)造惠及人群更廣泛的高質(zhì)量醫(yī)療服務，為建設健康中國提供有力支撐。近年來，我國人工智能醫(yī)療應用百花齊放，人工智能醫(yī)療成為醫(yī)療健康領域創(chuàng)新發(fā)展的重要驅動力之一。人工智能融合應用正引領醫(yī)療行業(yè)不斷創(chuàng)新發(fā)展，開啟智慧醫(yī)療新篇章。在臨床診療方面，人工智能通過快速分析海量醫(yī)學影像資料識別微小病灶，預測疾病風險助力精準疾病篩查；通過綜合分析患者遺傳信息、生活習慣及病情發(fā)展，提供個性化治療建議。在健康管理方面，人工智能技術與遠程醫(yī)療、可穿戴設備及VR技術深度融合，為患者帶來便究，促進知識自動化及科研過程智能化。機器涌現(xiàn)智能成為科研組成部分，科研向更加依靠以大模型為特征醫(yī)院是醫(yī)療健康人工智能應用落地的重要載體，隨著智慧化發(fā)展深入，醫(yī)院對醫(yī)療健康人工智能應用也向全面精準診療深化，智慧服務從基礎輔助導診向全面?zhèn)€性化服務轉變，智慧管理從基礎輔助決策分析向全面數(shù)智化精細化運營轉變。醫(yī)院期待智慧醫(yī)療能夠擁有強大的數(shù)據(jù)處理與分析能力，以高效整合海量醫(yī)療數(shù)據(jù)，支持疾病診斷、治療方案設計等多個環(huán)節(jié)的精準醫(yī)療決策；智慧服務能夠支持復雜場景的決策優(yōu)化，為用戶提供更加便捷、高效、智能的服務體驗，提升服務效率與質(zhì)量；智慧管理能夠實現(xiàn)對海量管理數(shù)據(jù)的高效處理與學習，支持復雜決策場景的模擬與優(yōu)化，能自動識別管理過程中的細微差異，實現(xiàn)精準決策，優(yōu)化大模型作為人工智能領域的重要突破，以其強大的數(shù)據(jù)處理和學習能力、卓越的泛化能力，為滿足復雜業(yè)務實際需求的醫(yī)智融合應用全面深化提供了更好的實現(xiàn)方案。大模型的目標是在涵蓋各種數(shù)據(jù)分布和學習任務的大規(guī)模(多模態(tài))數(shù)據(jù)集上學習一個通用的基礎模型。這使得不同智能任務之間，甚至不同數(shù)據(jù)模式之間的界限被打破，與原有的智能模式相比，大模型能夠改進現(xiàn)有能力如更高的診斷準確性，并產(chǎn)生新的能力如解決多功能醫(yī)療任務[2]。隨著通用智能和更多未知能力的激活，大模型將改變醫(yī)療創(chuàng)新應用產(chǎn)生與應用模式，推進醫(yī)療健康領域智慧化轉型和發(fā)展進入到一個嶄新階段，人與人工智能的合作將變得無處不在。在新趨勢、新需求、新模式引領下，“未來醫(yī)院”智能化發(fā)展路徑將面臨重大革新，醫(yī)療健康大模型作為這場變革的核心力量，正在擘畫“未來醫(yī)院”的全新藍圖?！拔磥磲t(yī)院”該如何布局醫(yī)療健康大模型?我們嘗試從基礎平臺構建、大數(shù)據(jù)中心建設、模型框架選擇以及應用場景四個層次，全面剖析醫(yī)療健康大模型發(fā)展的全貌，為醫(yī)院推進大模型建設提供參考。本白皮書構建的醫(yī)療健康大模型應用整體結構包括：1個基礎平臺、3類服務對象、4大數(shù)據(jù)中心、5個高精尖算法模型和N個跨界融合應用。1個基礎平臺，即高性能超算中心，它是支撐醫(yī)療健康大模型運行的基石。在這個算力平臺的基礎上，構建4大數(shù)據(jù)中心——生物信息數(shù)據(jù)中心、醫(yī)學影像數(shù)據(jù)中心、組織病理數(shù)據(jù)中心和臨床信息數(shù)據(jù)中心，為醫(yī)療健康大模型提供更豐富、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支撐。通過打造5個高精尖算法模型，包括自然語言大模型、計算機視覺大模型、多模態(tài)融合大模型等，為醫(yī)療健康大模型的智能分析提供強大的算法保障。進一步地，我們探索了N個跨界融合的應用場景，從智能化導醫(yī)導診到智能影像分析。醫(yī)療健康大模型的應用正日益豐富，為醫(yī)護、患者、管理者3類服務對象帶來了前所未有的便捷。醫(yī)療健康大模型“1+3+4+5+N”應用體系架構如圖1所示。遵循嚴謹規(guī)范的安全要求立足創(chuàng)新融合的標準體系3類應用場景5個遵循嚴謹規(guī)范的安全要求立足創(chuàng)新融合的標準體系3類應用場景5個4大智能導醫(yī)導診_智能影像分析輔助診療決策藥物研發(fā)健康管理病歷文書質(zhì)控智能搜索問答_手術機器人智能宣教醫(yī)院管理生物信息數(shù)據(jù)中心醫(yī)學影像數(shù)據(jù)中心組織病理數(shù)據(jù)中心|臨床信息數(shù)據(jù)中心高性能超算中心第二章高性能算力打造醫(yī)療健康大模型基礎平臺|第二章|高性能算力，打造醫(yī)療健康大模型基礎平臺算力是人工智能發(fā)展三要素之一，隨著醫(yī)療大模型的發(fā)展，計算資源的需求不斷增加。高性能計算基礎設施是支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和復雜模型訓練的關鍵。但是，當前很多醫(yī)院和醫(yī)療機構缺乏足夠的高性能計算資源，難以滿足大模型對算力的需求。同時，醫(yī)療數(shù)據(jù)的多樣性和復雜性要求模型具備更強的計算能力和更快的處理速度，這對現(xiàn)有的基礎設施提出了更高的要求。因此，如何建立和優(yōu)化高性能計算環(huán)境，以支持醫(yī)院醫(yī)療大模型的開發(fā)和應用，是一個亟待解決的問題。對此，醫(yī)院應以構建與醫(yī)療健康大模型發(fā)展進程相適配的高性能超算中心，重點圍繞超快速度的算力資源、海量吞吐的存儲資源、暢通無阻的網(wǎng)絡資源和自主可控的國產(chǎn)信創(chuàng)四大方面，持續(xù)打造醫(yī)療健康大模型基礎平臺，如圖2所示。超快速度的算力資源海量吞吐的存儲資源暢通無阻的網(wǎng)絡資源自主可控的國產(chǎn)信創(chuàng)超快速度的算力資源主要指的是那些具備極高計算速度和強大處理能力的計算資源。這些資源通常集成了大量高性能的計算單元，如高性能處理器(CPU)、圖形處理器(GPU)、現(xiàn)場可編程邏輯門陣列(FPGA)、專用集成電路(ASIC)等，以及先進的云計算和分布式計算系統(tǒng)。它們能夠執(zhí)行復雜的計算任務，并在極短的時間內(nèi)完成大量數(shù)據(jù)的處理和分析，是支撐大模型高效運行和訓練的基礎保障。為了滿足醫(yī)院日常和關鍵業(yè)務需求，通用計算應提供高性能、國產(chǎn)化的服務器，支持彈性云服務和裸金屬服務，并支持主流AI框架，實現(xiàn)中心訓練和邊緣推理。服務器選型需遵循國產(chǎn)化技術路線，確保供應鏈穩(wěn)定，并配備豐富的軟件生態(tài)，以滿足日常主流業(yè)務需要。服務器性能應不低于業(yè)界主流CPU處理器水平，提供雙路、四路高性能處理器，以滿足關鍵業(yè)務需求。同時，計算資源池應支持服務器池化，構建大規(guī)模計算資源池，為影像質(zhì)控等業(yè)務提供靈活、高可用的云計算資源池。用戶可即時獲取彈性云服務器、裸金屬服務大模型的計算需根據(jù)業(yè)務需求進行算力系統(tǒng)化設計和彈性擴展，通過Al算力集群、訓練服務器等方式滿足不同層級模型的訓練和推理需求。對于中心型大模型，應建立Al算力集群，支持百億甚至千億大模型的訓練和推理，以滿足大算力業(yè)務需求。針對區(qū)域級大模型，可通過構建包含Al算力集群、訓練服務器、推理服務器以及訓推一體機在內(nèi)的訓練中心和推理中心，以滿足低階模型訓練和較小規(guī)模推理算力的需求。而對于邊端側的應用場景，則應通過部署不同規(guī)格的推理服務器、推理模塊以及終端內(nèi)嵌的推理算力來滿足特定的業(yè)務需求。這樣的設計可以提供全面、靈活的計算解決方案，以適應不同場景和業(yè)務需求的多樣性，推動智海量吞吐的存儲資源是指能夠高效處理并存儲大量數(shù)據(jù)的存儲系統(tǒng)或設備。高性能、可擴展、高可靠性的數(shù)據(jù)存儲技術，可以滿足大模型訓練和推理過程存儲系統(tǒng)的構建應采用全閃存、智能分布式等先進技術，以確保在大模型訓練和推理過程中提供高效、可靠的數(shù)據(jù)存儲服務。這些技術能夠實現(xiàn)橫向擴展和彈性伸縮，以適應數(shù)據(jù)量的快速增長和業(yè)務需求的變化。全閃存存儲和智能分布式存儲系統(tǒng)具備高速讀寫能力和低延遲性能，這在大模型數(shù)據(jù)訓練過程中尤為重存儲系統(tǒng)還應支持多協(xié)議互通和端到端校驗，以保障數(shù)據(jù)的安全性和完整性。多協(xié)議互通意味著存儲系統(tǒng)能夠無縫集成各種人工智能服務器、網(wǎng)絡節(jié)點以及Al平臺軟件，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的無損互通和零遷移零拷貝，這對于保持數(shù)據(jù)的一致性和提高系統(tǒng)效率至關重要。端到端校驗則進一步確保了數(shù)據(jù)的完整性和可靠性，避免暢通無阻的網(wǎng)絡資源通常是指一種網(wǎng)絡環(huán)境或資源集合，具備高速的網(wǎng)絡連接、穩(wěn)定的網(wǎng)絡服務、安全的數(shù)據(jù)傳輸、靈活的網(wǎng)絡架構等特征。它們能夠確保數(shù)據(jù)、信息或應用在網(wǎng)絡中的傳輸和訪問過程中不受阻礙、延遲小、穩(wěn)定性高，并且具有足夠的帶寬和安全保障，能夠為大模型提供穩(wěn)定、高效、安全的數(shù)據(jù)傳輸醫(yī)療健康大模型白皮書智能聯(lián)接綜合系統(tǒng)應采用5G、F5G、HCE、IPv6+、Roce等多種網(wǎng)絡技術，以滿足大模型中智能終端與數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)中心之間、數(shù)據(jù)中心內(nèi)部等多種有線及無線高速、低延遲的聯(lián)接需求，支持即插即用、SDN、VxLAN等功能，實現(xiàn)網(wǎng)絡的高帶寬和高可靠性。有線網(wǎng)絡聯(lián)接應支持即插即用、SDN控制器注冊、AP設備管理等功能，具備2.5G或10G端口以及PoE++供電能力，同時強調(diào)安全性，支持多種認證方式和策略聯(lián)動。核心交換機則需強調(diào)高容量、高可靠性及擴展性，集成無線局域網(wǎng)控制器功能。無線網(wǎng)絡聯(lián)接應符合WLAN標準，支持智能漫游、多頻多模、高速上聯(lián)等特性，并具備物聯(lián)網(wǎng)接入擴展能力。WLAN終端和AP設備支持EEE802.11系列標準，實現(xiàn)雙射頻+獨立射頻掃描模式，Al智能漫游，以及2.5G或10G上聯(lián)有線接口。支持智能天線和物聯(lián)網(wǎng)模塊，以及分布式AP部署和軟件切換射頻模式，提供基于真實業(yè)務流的網(wǎng)絡故障檢測和應用識別能力。(四)自主可控的國產(chǎn)信創(chuàng)III/自主可控的國產(chǎn)信創(chuàng)是指在基礎平臺建設中，通過自主研發(fā)和創(chuàng)新，擺脫對國外技術的依賴，實現(xiàn)信息技術產(chǎn)品和服務的自主可控。在設計醫(yī)療健康行業(yè)的大模型基礎設施時，堅持“自主可控”原則至關重要，它是保障醫(yī)療健康大模型運行安全性的基礎。為確保平臺自足可控，要求在平臺構建中要優(yōu)先選擇具有自主知識產(chǎn)權、安全性和可控性的國產(chǎn)軟硬件產(chǎn)品，以構建一個綜合性的安全平臺服務能力。通過致力于整合國內(nèi)優(yōu)秀的技術資源，減少對外部技術的依賴，確保技術發(fā)展的自主性和安全性。同時，更加注重產(chǎn)品的先進性和高性能，以支持國內(nèi)技術的發(fā)展和創(chuàng)為了確保平臺的長期穩(wěn)定運行，應充分考慮軟硬件產(chǎn)品的可擴展性和連續(xù)性，使之能夠適應不斷增長的業(yè)務需求和技術進步。通過構建具有韌性的未來供應連續(xù)性能力，即使在供應鏈受到?jīng)_擊的情況下，也能保障醫(yī)療服務的穩(wěn)定性和持續(xù)性。不僅提升醫(yī)療服務的質(zhì)量和效率，也為醫(yī)療健康行業(yè)的數(shù)字化轉型提供了堅實的基礎，從而進一步推動國內(nèi)技術的進步和創(chuàng)新。醫(yī)療健康大模型白皮書|第三章|大規(guī)模的數(shù)據(jù)預訓練是大模型的基本特征之一。利用高質(zhì)量的海量醫(yī)療數(shù)據(jù)進行預訓練與驗證將使醫(yī)療健康大模型學習到更加復雜、精細和全面的特征表示，從而增強模型的泛化能力、提高預測精度，并有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律和模式。然而，現(xiàn)有的醫(yī)療數(shù)據(jù)管理標準不夠健全，數(shù)據(jù)的完整性和一致性較差，導致數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊。此外，醫(yī)療數(shù)據(jù)涉及多種來源和格式，如電子病歷、影像數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)等，這對數(shù)據(jù)的收集、整合和處理提出了更高的要求。數(shù)據(jù)的隱私保護和安全管理也是一個重要問題。在確保數(shù)據(jù)安全和隱私的前提下，如何實現(xiàn)高質(zhì)量數(shù)據(jù)的獲取和有效利用，是醫(yī)療健康大模型發(fā)展中面臨的一大挑戰(zhàn)。對此，醫(yī)院應充分依托現(xiàn)有醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)資源，構建完善醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)中心，重點圍繞生物信息、醫(yī)學影像數(shù)據(jù)、組織病理數(shù)據(jù)和臨床信息數(shù)據(jù)等開展數(shù)據(jù)治理，形成多維度、多模態(tài)、高質(zhì)量、安全可用的醫(yī)療健康數(shù)據(jù)資源體系，如圖3所示，該體系全面滿足健康醫(yī)療大模型訓練需求，為深度學習與知識發(fā)現(xiàn)提供堅實而海量的數(shù)據(jù)支撐。數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)標準數(shù)據(jù)評價數(shù)據(jù)梳理數(shù)據(jù)串聯(lián)數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)標準化數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)源圖3醫(yī)療健康數(shù)據(jù)資源體系在生物信息數(shù)據(jù)中心建設中，隨著生物信息學技術進步，數(shù)據(jù)庫將更加豐富，以提供更加全面的數(shù)據(jù)支撐；通過不斷引入人工智能和機器學習等新的數(shù)據(jù)分析工具和方法，以提高數(shù)據(jù)挖掘的深度和廣度。同時，生物信息數(shù)據(jù)中心將進一步加強跨學科合作，促進生物信息學與臨床醫(yī)學、藥物學、公共衛(wèi)生等領域的深度融合，為醫(yī)學研究提供更加全面、精準、高效的服務，為推動醫(yī)療健康領域的創(chuàng)醫(yī)學影像數(shù)據(jù)中心是醫(yī)療健康數(shù)據(jù)中心的核心組成部分，匯集了DR、CT、MR、超聲、內(nèi)鏡等多元影像數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)影像信息的統(tǒng)一管理、高效存儲和便捷訪問。通過多模態(tài)影像數(shù)據(jù)中心，醫(yī)生能夠快速獲取患者的歷史影像資料，進行對比分析，提高診斷的準確性。醫(yī)學影像數(shù)據(jù)中心中積累的豐富影像數(shù)據(jù)資源與人工智能大模型技術緊密結合，將構建形成一個高效、智能、全面的多模態(tài)影像數(shù)據(jù)管理平臺，可為臨床診在影像數(shù)據(jù)中心建設中，為確保影像數(shù)據(jù)中心的穩(wěn)定運行和高效服務，需要投入大量資源進行基礎設施建設和技術研發(fā)。配置高性能的服務器集群和先進的存儲系統(tǒng)，能夠保證海量影像數(shù)據(jù)的高速讀寫和長期保存。采用基于大模型的影像處理和分析系統(tǒng)，可實現(xiàn)影像數(shù)據(jù)的快速轉換、精準分割和三維重建。通過構建緊密的醫(yī)工結合模式，能夠促進影像技術與臨床需求的深度融合。展望未來，醫(yī)學影像數(shù)據(jù)中心的發(fā)展將更依賴于大模型技術的持續(xù)創(chuàng)新和應用，醫(yī)學影像數(shù)據(jù)中心將繼續(xù)拓展服務范圍，深化影像技術在精準醫(yī)療和組織病理數(shù)據(jù)中心專注于收集、存儲和管理大量的病理數(shù)據(jù)，包括組織切片、細胞涂片、免疫組化、原位雜交等多種病理檢查結果，為臨床診斷、治療和研究提供寶貴的信息資源。組織病理數(shù)據(jù)中心的建立，使得病理數(shù)據(jù)得以被充分發(fā)掘和利用，從而創(chuàng)造了其潛在價值。通過高質(zhì)量的數(shù)據(jù)處理和分析，組織病理數(shù)據(jù)中心能夠為醫(yī)療行業(yè)提供更深入的洞察，從而推動臨床診斷的準確性，優(yōu)化治療方案，并加速醫(yī)學研究的發(fā)展。同時，為后續(xù)的大模型技術應用提供堅實的基礎，使這些先進技術能夠更好地應用于病理數(shù)據(jù)的分析，醫(yī)療健康大模型白皮書在組織病理數(shù)據(jù)中心建設中，通過標準化和質(zhì)量控制，需要完成對海量的病理數(shù)據(jù)資源匯聚，提高數(shù)據(jù)的可用性和可操作性，從而提高病理數(shù)據(jù)的利用率。(四)臨床信息數(shù)據(jù)中心/////I/臨床信息數(shù)據(jù)中心是以患者為中心，以患者EMPI為主線，組織、整合、存儲、管理和分析患者臨床數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。通過將患者所有醫(yī)療信息，如就診記錄、門診處方、住院醫(yī)囑、電子病歷、檢查化驗報告等，以全面、標準、統(tǒng)一的方式整合存儲，為臨床數(shù)據(jù)的共享提供統(tǒng)一的平臺支撐。臨床信息數(shù)據(jù)中心可以對各類臨床數(shù)據(jù)進行標準化、結構化表達、組織和存儲，并在此基礎上開放統(tǒng)一的、標準的、符合法律規(guī)范和安全要求的數(shù)據(jù)訪問服務。在臨床信息數(shù)據(jù)中心建設中，需要對采集到的不同系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行匯聚，建立統(tǒng)一規(guī)范的數(shù)據(jù)標準，通過對數(shù)據(jù)的抽取、清洗、轉換、裝載等步驟，將各個業(yè)務系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)整合到一起，并形成針對臨床不同應用主題的高質(zhì)量數(shù)據(jù)表集合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)從分散到集中、從細粒度到高度匯總、從業(yè)務模型到分析型模型轉變的過程。通過部署大數(shù)據(jù)計算框架，基于多種算法庫，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)存儲訪問及分布式計算任務調(diào)度、多維索引數(shù)據(jù)的深度搜索和全文檢索等功能。建立基于分布式并行計算架構，部署服務器集群，具備橫向擴展能力，可以動態(tài)增加或減少計算資源和存儲資源，支持PB量級離線計算和在線計算。部署非關系型數(shù)據(jù)庫HBase、數(shù)Ambari等，或者其他大數(shù)據(jù)計算框架如MapReduce、Spark、Tez等，部署搜索引擎Elasticsearch用于全文檢索、結構化檢索和分析。從而高效的支撐基于臨床數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析和輔助決策。(五)醫(yī)學數(shù)據(jù)治理模式在當今時代，用戶對數(shù)據(jù)的需求持續(xù)增長，用戶范圍從數(shù)據(jù)部門擴展到整個醫(yī)療機構，數(shù)據(jù)治理不僅要面向數(shù)據(jù)部門，還要面向所有醫(yī)療業(yè)務場景，需要數(shù)據(jù)治理能夠覆蓋元數(shù)據(jù)、隱私、數(shù)據(jù)質(zhì)量、業(yè)務流程整合、主數(shù)據(jù)整合和數(shù)據(jù)生命周期管理等環(huán)境。數(shù)據(jù)治理的核心目標是為醫(yī)院提供統(tǒng)一的規(guī)范數(shù)據(jù)應用標準，輔助數(shù)據(jù)質(zhì)量提升，讓數(shù)據(jù)更好的使用。數(shù)據(jù)治理模式需統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理規(guī)則，加強數(shù)據(jù)聯(lián)接建設，提升自動采集能力，減少人工錄入，確保數(shù)據(jù)源頭質(zhì)量和高效匯聚，形成清潔、完整、一致的數(shù)據(jù)湖，并確保數(shù)據(jù)安全合規(guī)。借助術語、內(nèi)容、交換、技術、應用和安全等標準規(guī)范，構建涵蓋語義、語法、傳輸、安全和服務五類標準的數(shù)據(jù)標準體系。通過高效的數(shù)據(jù)治理流程，對采集的數(shù)據(jù)進行清洗、加工和標準化處理，生成易于分析利用的可共享數(shù)據(jù)。為實現(xiàn)醫(yī)學數(shù)據(jù)治理模式，通過可視化手段實現(xiàn)數(shù)據(jù)治理規(guī)則，每種規(guī)則可以靈活組合，以滿足不同的治理需求，并可根據(jù)實際情況增補規(guī)則，形成個性化的數(shù)據(jù)治理方案。數(shù)據(jù)治理方式主要包括數(shù)據(jù)梳理、數(shù)據(jù)串聯(lián)、數(shù)據(jù)清洗及數(shù)據(jù)標準化四個階段，如圖4所示。在數(shù)據(jù)梳理階段，通過定義統(tǒng)一的數(shù)據(jù)應用標準，構建數(shù)據(jù)規(guī)范，以適應醫(yī)療活動的多樣性和復雜性；在數(shù)據(jù)串聯(lián)階段，以患者為中心串聯(lián)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)多廠商數(shù)據(jù)集成，保障數(shù)據(jù)連貫性；數(shù)據(jù)清洗階段最為關鍵，通過多種方法對不完整、不一致、不準確或格式不規(guī)范的數(shù)據(jù)進行處理，確保數(shù)據(jù)一致性；在數(shù)據(jù)標準化階段，確保數(shù)據(jù)字段、格式和值域的標準化。醫(yī)院采用標準字典進行數(shù)據(jù)映射，確保數(shù)據(jù)準確規(guī)范，為醫(yī)療健康大模型的構建和應用奠定堅實的基礎。0數(shù)據(jù)梳理數(shù)據(jù)串聯(lián)數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)標準化高精尖算法建立醫(yī)療健康大模型框架高質(zhì)量算料，構建醫(yī)療健康大模型數(shù)據(jù)中心醫(yī)療健康大模型的發(fā)展需要高品質(zhì)的算法來處理復雜的醫(yī)療數(shù)據(jù)并提供準確的診療建議。然而，醫(yī)療數(shù)據(jù)的復雜性、多樣性和高噪聲特性對算法的準確性和魯棒性提出了嚴峻挑戰(zhàn)，現(xiàn)有許多算法在處理這些問題時表現(xiàn)出局限性。此外，不同醫(yī)療場景的特殊性要求模型具備更強的泛化能力和適應性，這使得算法的開發(fā)更加困難。因此，設計和優(yōu)化高品質(zhì)算法，以提高醫(yī)療健康大模型的性能和可靠性，成為亟待攻克的難題。對此，醫(yī)院應緊密圍繞多樣化的醫(yī)療健康數(shù)據(jù)形態(tài)處理需求，搭建醫(yī)療健康大模型，如圖5所示，提供包括自然語言大模型、計算機視覺大模型、多模態(tài)融合大模型等在內(nèi)的一組基礎預訓練模型，不斷改進大模型能言大模型醫(yī)療健康模型大模型框架模型強化圖神經(jīng)模型模型自然語言大模型(NaturalLanguageLargeModels)是深度學習領域的一項革新成果，它們通過運用諸如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)、長短時記憶網(wǎng)絡(LSTM)、以及轉換器(Transformer)等先進的神經(jīng)網(wǎng)絡架構，在海量的文本資料上進行訓練，從而掌握了自然語言的統(tǒng)計模式和深層語義。這種模型極大地提升了計醫(yī)療健康大模型白皮書自然語言大模型的一個關鍵優(yōu)勢在于它們能有效應對自然語言中的模糊性和多義性特征，這使得計算機得以捕捉并解析語言的豐富層次結構。由此，這些模型便具備了執(zhí)行一系列復雜的自然語言處理任務的潛能，包括但不限于文本創(chuàng)作、文本類別判定、語言間自動翻譯、情感色彩評估以及對話問答系統(tǒng)構建等，從而推動自然語言處理技術邊界，開啟人機溝通新紀元。自然語言大模型和醫(yī)療健康大模型互相支撐、融合與創(chuàng)新。自然語言大模型可以為醫(yī)療健康大模型提供語言處理能力，幫助解析和理解醫(yī)療文本。醫(yī)療健康大模型可以利用自然語言大模型的技術來改進醫(yī)患溝通，例如通過自然語言處理技術生成易于理解的醫(yī)療解釋或建議。醫(yī)療健康大模型的發(fā)展也推動了自然語言處理技術在特定領域的創(chuàng)新，例如醫(yī)療實體識別、關系抽取、醫(yī)療事件預測等。(二)計算機視覺大模型/I/I/IIIII/II/I//計算機視覺大模型(LargeComputerVisionModels)利用深度學習技術，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 (CNNs)和Transformer架構，訓練出具有數(shù)十億甚至數(shù)千億參數(shù)規(guī)模的視覺識別模型。常見的模型采用Transformer架構，由自注意力機制和位置編碼兩部分構成。自注意力機制使得模型能夠聚焦于輸入數(shù)據(jù)的關鍵部分，而位置編碼則有助于模型理解圖像中元素之間的位置關系。這兩種機制共同作用，使得視覺大模型能夠捕捉圖像中的全局和局部信息，在各種計算機視覺任務中表現(xiàn)出色。圖像識別是計算機視覺大模型最直接的應用領域。通過訓練，模型能夠識別圖像中的物體類別和人臉表情等。此外，目標檢測也是計算機視覺領域的重要任務之一。計算機視覺大模型不僅能夠精確識別圖像中的物體，還能提供它們的位置信息。由于能夠全面捕捉圖像的信息，計算機視覺大模型在語義分割任務中表現(xiàn)更加準確。計算機視覺大模型在醫(yī)療健康領域應用廣泛，通過深度學習技術，能夠自動分析和識別醫(yī)學影像(如DR、MRI、CT掃描圖像等)。不僅可以用于醫(yī)療影像分析還可以進行手術輔助。這種技術可以幫助醫(yī)生更快速地發(fā)現(xiàn)病灶、標記異常區(qū)域，并輔助診斷各種疾病，如腫瘤、骨折和腦卒中等。在手術過程中，計算機視覺大模型可以實時分析手術視野，提供手術導航、病灶定位等輔助信息，幫助醫(yī)生更精準地進行手術操作。(三)多模態(tài)融合大模型多模態(tài)融合大模型(MultimodalLargeLanguageModels)指的是能夠同時處理多種數(shù)據(jù)類型的人工智能模型，常見的數(shù)據(jù)類型包括文本、圖像、語音等。相較于單一模態(tài)模型，多模態(tài)模型的架構更加復雜，通常結合了適用于圖像處理的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)、用于文本處理的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)以及處理序列數(shù)據(jù)的Transformer等架構。由于具備多模態(tài)特性，這類模型能夠整合和理解不同類型的信息，適用于需要多維數(shù)據(jù)分析和預測的任務，提供更全面、更準確的結果。多模態(tài)模型的魯棒性體現(xiàn)在，當某種模態(tài)數(shù)據(jù)質(zhì)量較差時，模型可以依賴其他模態(tài)的數(shù)據(jù)進行補充，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。此外，這些模型還具備跨模態(tài)轉換和信息融合的能力，能夠處理跨模態(tài)任務，例如根在醫(yī)療健康領域，多模態(tài)融合大模型有著廣泛的應用。如結合CT、MRI、DR等多種醫(yī)學影像數(shù)據(jù)，進行醫(yī)學影像分析，幫助醫(yī)生更準確地診斷疾病?？梢越Y合組織病理學圖像、免疫組化染色等多種數(shù)據(jù)進行病理學分析，輔助病理專家進行病變分析和診斷，輔助醫(yī)生進行臨床決策支撐和健康管理等。但是由于模型的復雜性，多模態(tài)融合大模型在醫(yī)療領域缺乏專業(yè)的訓練和語料庫，缺乏強化學習(ReinforcementLearning,RL)是一種機器學習方法，代理(Agent)通過與外部環(huán)境的交互來學習策略。在特定狀態(tài)下，代理采取行動，環(huán)境根據(jù)這些行動反饋獎勵信號，代理以最大化累積獎勵為目標。強化學習的模型結構通常較為復雜，通常借助深度神經(jīng)網(wǎng)絡來處理高維輸入和輸出。常見的架構包括用于不同任務的深度Q網(wǎng)絡(DQN)、深度確定性策略梯度(DDPG)、近端策略優(yōu)化(PPO)和分布式分強化學習在醫(yī)療領域展現(xiàn)了巨大的潛力，特別是在癌癥、糖尿病等慢性疾病的個性化治療中。醫(yī)生面臨的挑戰(zhàn)是為每位患者制定最佳治療方案，由于患者的病情、體質(zhì)及對治療的反應各不相同，這一過程極為復雜。通過強化學習訓練的大模型，系統(tǒng)能夠根據(jù)患者的實時病情、治療歷史及其他個體差異，動態(tài)調(diào)整治療方案，從而優(yōu)化療效并盡量減少副作用。在藥物研發(fā)中，強化學習可以在虛擬環(huán)境中進行模擬實驗，評估不同藥物組合的效果，并通過反饋優(yōu)化藥物搭配，加速藥物開發(fā)進程。強化學習結合大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力，還能夠深入分析復雜的藥物相互作用，提升預測的準確性。在手術輔助方面，強化學習能夠提升手術機器人的表現(xiàn)，使其在高維度、動態(tài)環(huán)境中通過實時反饋不斷優(yōu)化操作策略。這有助于減少人為誤差，提升手術的精圖神經(jīng)網(wǎng)絡(GraphNeuralNetwork,GNN)是一種專為處理結構化數(shù)據(jù)(如圖和網(wǎng)絡)而設計的人工智能模型。這類模型能夠學習節(jié)點之間的關系，并利用這些關系進行預測或分類，因而在多個領域展現(xiàn)出強大的應用潛力。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(GNN)與檢索增強生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)結合，是在藥物研發(fā)領域，GNN能夠處理化學分子的圖結構，預測分子的性質(zhì)和活性，從而加速新藥的發(fā)現(xiàn)。此第五章跨界融合探索醫(yī)療健康大模型多場景應用場景創(chuàng)新是指以新技術的創(chuàng)造性應用為導向、以供需聯(lián)動為路徑的實現(xiàn)新技術迭代升級和產(chǎn)業(yè)快速增長的過程。人工智能場景創(chuàng)新對于促進人工智能更高水平應用，更好支撐高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義[3]。隨著技術的不斷成熟和應用的不斷拓展，醫(yī)療大模型的應用場景不斷拓展，如臨床輔助決策、醫(yī)療科研、健康管理、藥物研發(fā)等多個場景，如圖6所示。醫(yī)院圍繞智慧醫(yī)療、智慧服務和智慧管理三大發(fā)展需求，積極構建探索跨界融合的應用場景，助力實現(xiàn)高效的人群健康管理，幫助醫(yī)院降本增效，滿足醫(yī)務工作者臨床與科研需像分析N個藥物研發(fā)手術療決策健康智能宣教醫(yī)院圖6醫(yī)療健康大模型N個應用場景醫(yī)療健康大模型白皮書(一)智能導醫(yī)導診醫(yī)療健康大模型正逐漸成為智慧服務領域提升醫(yī)療服務效率和質(zhì)量的重要工具。它通過深入分析患者的歷史就診記錄、健康數(shù)據(jù)以及醫(yī)療資源的使用情況，為患者提供精準、個性化的導醫(yī)導診服務。大模型能夠根據(jù)患者的病情、地理位置、偏好等因素，為患者推薦最合適的醫(yī)療機構和醫(yī)生，確保患者能夠獲得最精準的醫(yī)療服務。此外，大模型還能為患者提供就診流程的優(yōu)化建議，根據(jù)醫(yī)院實際運行情況自動調(diào)整排隊策略，為患者推薦最合理的檢查順序，以減少患者在醫(yī)院的等待時間。同時，系統(tǒng)還能優(yōu)先處理特殊檢查項目，如空腹項目、特殊項目和特殊條件，通過選擇排隊人數(shù)較少、用時較短的項目，以及優(yōu)先選擇同一區(qū)域的檢查項目，從而減少患者移動的次數(shù)，提升醫(yī)療服務的效率和患者滿意度。(二)病歷文書質(zhì)控醫(yī)療健康大模型在病歷文書質(zhì)控場景的應用為智慧醫(yī)療提供了新的解決思路。醫(yī)療健康大模型能夠高效整合和分析醫(yī)療數(shù)據(jù)，確保病歷文書的結構清晰、標準化、內(nèi)容完整，并針對患者具體情況實現(xiàn)精準質(zhì)控。例如，對于患有多種疾病的患者，大模型可以綜合考慮其病情、治療效果及預后情況，為醫(yī)生提供更加全面、詳細的出院指導建議，實現(xiàn)病歷文書的精準質(zhì)控。同時，大模型還可以根據(jù)患者的用藥情況，自動生成用藥指導、復診提醒等個性化服務內(nèi)容，進一步提高患者的就醫(yī)體驗和滿意度。大模型還能夠快速處理和分析大量醫(yī)療數(shù)據(jù)，自動審核醫(yī)學圖像報告等，極大地提高了病歷文書的質(zhì)控標準和效率。利用醫(yī)療健康大模型，可以實現(xiàn)超聲、放射等影像報告的快速質(zhì)控，極大地提高了醫(yī)生的工作效率和準確性。病歷文書的精準質(zhì)控不僅提高了醫(yī)生的工作效率，使其能更充分地投入到臨床實踐中，同時也改善了患者體驗，縮短了等待報告的時間，加快了后續(xù)治療流程的啟動，為醫(yī)患雙方帶來雙贏的結果。(三)智能影像分析醫(yī)療健康大模型在先進的人工智能技術和豐富的高質(zhì)量專業(yè)標注數(shù)據(jù)支撐下，改變了智能影像分析的診斷流程。例如，大模型通過自動化處理技術，能夠快速生成頭頸血管的VR/CPR/MIP圖像，并智能識別血管狹窄、斑塊和顱內(nèi)動脈瘤等病變。這種自動化流程顯著縮短了頭頸CTA的后處理和報告時間，提高了診斷的準確性和可靠性，同時減少了骨質(zhì)干擾，有效降低了誤診和漏診的風險。通過提供結構化的輔助診斷報告，醫(yī)療健康大模型為醫(yī)生提供了強大的決策支持工具，確保了患者能夠獲得更高效、更可靠的醫(yī)療服務，進一步提升了醫(yī)療服務質(zhì)量。(四)智能搜索問答醫(yī)療健康大模型在智能搜索問答場景的應用，正逐步成為提升醫(yī)療服務質(zhì)量和效率的重要手段。它通過深度學習海量醫(yī)學知識圖譜、醫(yī)學文獻和臨床數(shù)據(jù)，能夠理解和解析用戶的醫(yī)療相關問題，并給出專業(yè)、準確的回答。大模型能夠輔助醫(yī)生進行信息檢索和整合，快速定位到與患者病情相關的醫(yī)學知識和案例，為醫(yī)生的診療決策提供有力支持。同時，大模型還能根據(jù)患者的具體情況進行模擬推演，預測疾病的發(fā)展趨勢和治療效果，為醫(yī)生提供更加全面的診療方案。通過智能搜索問答系統(tǒng)，患者可以隨時隨地獲取醫(yī)療信息，無需等待醫(yī)生的回復，提高了醫(yī)療服務的實時性和便捷性。醫(yī)療健康大模型在智能搜索問答場景的應用具有巨醫(yī)療健康大模型在輔助診療與疾病預測領域展現(xiàn)出關鍵性應用價值。它能夠分析病人的癥狀、醫(yī)學影像 (如DR、CT、MRI等)、實驗室檢測結果和其他臨床信息，幫助醫(yī)生識別疾病，顯著提升了診斷的精確度和速度，為醫(yī)生提供了更為個性化的治療方案建議。例如在肺癌輔助診療方面，尤其是免疫治療領域，大模型能夠進行PD-L1表達預測、腫瘤突變負荷(TMB)預測、腫瘤微環(huán)境(TME)預測、生存率和治療效果預測等，提高診斷的準確性和治療的針對性，還能夠促進肺癌新療法的開發(fā)和臨床試驗的設計。在疾病預測層面，大模型能夠精確評估諸如糖尿病、心血管疾病等慢性病的患病風險，為患者提前敲響警鐘，促進早期干預與治療。此外，對于流感等傳染病的流行趨勢，醫(yī)療大模型也能做出精準預測，為公共衛(wèi)生政策的制定提供科學依據(jù)，有效遏制疫情蔓延。更令人矚目的是，大模型還能捕捉到心理健康領域的微妙變化，識別出抑醫(yī)療健康大模型在智能宣教場景的應用日益廣泛，憑借其強大的數(shù)據(jù)處理能力和深度學習能力，為醫(yī)療知識的傳播和普及提供了全新的解決方案。大模型能夠根據(jù)用戶的年齡、性別、健康狀況、疾病史等個性化信息，生成定制化的健康宣教內(nèi)容。通過智能問答系統(tǒng)，大模型可以與用戶進行互動，增強宣教體驗，用戶可以通過提問、討論等方式參與到宣教過程中。大模型還可以構建引導式宣教系統(tǒng)，通過一系列的問題和提示引導用戶逐步了解健康知識。大模型具備自動更新內(nèi)容的能力，確保宣教信息的時效性和準確性。這些功醫(yī)療健康大模型在藥物研發(fā)與發(fā)現(xiàn)場景中的應用正日益廣泛和深入。它在藥物研發(fā)與發(fā)現(xiàn)場景中的應用涵蓋藥物篩選與優(yōu)化、靶點識別與驗證、藥物反應與毒性預測、個性化醫(yī)療、臨床試驗優(yōu)化以及新藥研發(fā)策略制定等領域。通過分析和預測藥物分子的性質(zhì)、識別新的藥物靶點、模擬藥物與生物體的相互作用以及個性化治療方案的制定，醫(yī)療健康大模型顯著加速了藥物研發(fā)的進程，提高了研發(fā)效率，并推動了個性化醫(yī)療醫(yī)療健康大模型白皮書醫(yī)療健康大模型在醫(yī)療機器人與手術輔助場景中的應用為手術醫(yī)生提供更多的決策支持。它可以基于患者的醫(yī)學影像數(shù)據(jù)，如CT或MRI掃描，生成高精度的三維重建模型。這有助于醫(yī)生在手術前進行詳細的規(guī)劃，甚至進行虛擬手術演練，從而提高手術的精確性和安全性。在手術過程中，醫(yī)療機器人可以使用Al算法實現(xiàn)實時導航，幫助外科醫(yī)生精確定位手術目標。除此之外，術后監(jiān)測與康復指導、遠程手術、培訓與教育、病理識別與診斷以及藥物遞送與治療也有著重要的意義。這些應用利用Al技術提高了手術的精確性、安全性和效率，同時也為醫(yī)學生提供了實踐訓練的機會，并促進了遠程醫(yī)療服務的發(fā)展。然而，其全面實施仍需克服技術、倫理和經(jīng)濟上的挑戰(zhàn)。(九)智能健康管理醫(yī)療健康大模型在健康管理和疾病預防方面具有廣泛的應用，這些應用不僅提高了醫(yī)療服務的效率和質(zhì)量，還促進了健康管理的個性化和精準化。它能夠通過分析個人健康數(shù)據(jù)(如體檢報告和生活習慣),為個體提供個性化的健康評估和建議，幫助人們養(yǎng)成健康習慣，降低疾病風險。通過挖掘龐大的歷史健康數(shù)據(jù)庫，醫(yī)療健康大模型具備預測疾病傾向的獨特技能，能提前警示潛在的健康威脅，促使個體及早采取預防行動。結合可穿戴技術和生物傳感器的實時監(jiān)控，大模型能敏銳捕捉健康狀態(tài)的微妙變化，即時發(fā)出預警信號，確保健康問題得到及時關注與處理。在公共健康層面，大模型分析群體健康狀況與環(huán)境因子之間的關聯(lián)，識別潛在的公共衛(wèi)生隱患，為制定有效的政策提供科學依據(jù)。特別是在健康教育與行為矯正上，它能夠生成針對性的教育材料和行為指導，利用激勵機制和持續(xù)反饋，助力個體達成健康目標。在心理健康支持上，大模型通過分析數(shù)據(jù)識別心理問題的早期跡象，并提供個性化的支持和咨詢。(十)智慧醫(yī)院管理////I/I/醫(yī)療健康大模型在醫(yī)院管理中具有廣泛的應用，包括資源管理、運營優(yōu)化、患者流量管理和質(zhì)量控制。它通過預測床位需求、優(yōu)化手術室安排和工作負荷，提升了醫(yī)院的資源利用效率。大模型還幫助控制成本、優(yōu)化預約系統(tǒng)，并分析患者流量以改善就診體驗。通過監(jiān)控醫(yī)療質(zhì)量和預測不良事件，大模型還提高了風險管理能力。同時，數(shù)據(jù)分析支持臨床決策和醫(yī)院戰(zhàn)略規(guī)劃，推動了醫(yī)療研究和創(chuàng)新。整體而言，醫(yī)療健康大模型提升了醫(yī)院管理的效率和質(zhì)量，增強了患者滿意度和資源配置的科學性。第六章安全與標準確保醫(yī)療健康大模型穩(wěn)健發(fā)展醫(yī)療健康大模型白皮書|第六章|安全與標準，確保醫(yī)療健康大模型穩(wěn)健發(fā)展醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性和隱私性要求在處理和存儲過程中必須保證高標準的安全性。隨著醫(yī)療健康大模型的廣泛應用，數(shù)據(jù)泄露和網(wǎng)絡攻擊的風險也在增加。如何在實現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通和大模型高效運行的同時，保障數(shù)據(jù)的安全性和隱私性，是當前醫(yī)療健康大模型發(fā)展面臨的關鍵問題。此外，醫(yī)療數(shù)據(jù)的跨機構共享和使用，也需要建立健全的數(shù)據(jù)安全管理體系和標準，以確保數(shù)據(jù)在傳輸和應用過程中的安全可控。因此，建立高標準的數(shù)據(jù)保護措施，保障醫(yī)療健康大模型的安全性，是未來發(fā)展的重要方向。(一)遵循嚴謹規(guī)范的安全體系在醫(yī)療健康領域，構建大模型的臨床應用體系至關重要，以確保其在