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引言

在医疗这一专业领域中，AI大模型有着巨大的潜力。本文将从医学影像的角度出发，探讨AI大模型如何赋能、如何监管和如何商业化，为读者提供参考。

AI大模型在医疗领域的应用

自从2022年11月底，美国AI公司OpenAI发布了基于大语言模型GPT-3.5的AI聊天机器人程序ChatGPT以来，全球掀起了大模型开发和商业化应用的热潮。医疗行业也不例外，根据《2023医疗健康AI大模型行业研究报告》，截至2023年10月，国内已公开的医疗大模型接近50个，涵盖患者问诊、医生助手、药物研发和健康科普等多个领域。

接下来，我们将从三个方面探讨AI大模型在医学影像中的应用：

如何赋能

从2023年开始，多个医学影像类AI大模型相继发布，包括：

• 联影智能uAI影智大模型：作为垂直医疗领域的大模型基座，它可以在文本、影像、混合模态产品开发上提供全方位支持。通过大量数据训练，具备对医学影像的通用底层学习技能，并能快速迁移到新疾病类型。

• 深睿医疗医学图像通用分割大模型SAMI：适用于多种医疗影像数据，如X-Ray、CT、MRI、PET、超声、病理切片、内镜、皮肤镜、牙片、血涂片等，实现了从器官到病灶级别的快速分割，为医疗图像分割任务提供了高效解决方案。

• 数坤科技多模态医疗大模型ShukunGPT：支持多模态全人体器官病灶的通用分割和识别，协助医生实现精准阅片和诊断。此外，它还能实时理解超声视频流，并结合文字模态生成高质量的超声报告，为医生提供直观的器官结构渲染。

• 柏视医疗PVmed Zeus肿瘤治疗AI基础模型：基于大规模、多模态、全流程的肿瘤数据特征库，精准建模刻画肿瘤异质性，应用于个性化肿瘤治疗方案。

目前，医疗大模型已在预问诊、病历书写和科研等多个高频场景中广泛应用。

如何监管

目前，关于人工智能软件的审评审评标准主要参考《人工智能医疗器械注册审查指导原则》、《深度学习辅助决策医疗器械软件审评要点》、《人工智能辅助检测医疗器械（软件）临床评价注册审查指导原则》等。然而，现有的审评审批文件并未涉及大模型相关产品的审批要点，因此监管机构仍需与行业共同探索前行。

如何商业化

AI大模型的价值在于对既有系统的提质增效，而非完全取代。因此，它不会立即产生全新的应用形态，而是让现有产品变得更受欢迎和适用。

医院是一个相对封闭的系统，集合了多个厂商的设备或系统。虽然可以通过标准接口或协议实现互联互通，但实际操作中仍然面临诸多挑战。因此，通过与医疗信息化企业或医疗设备厂商合作，将大模型产品在医院落地是一种相对可行的商业化模式。

结语

尽管AI大模型在医疗领域展现出巨大潜力，但它并非“万能药”。AI的发展之路虽然充满希望，但也充满挑战。我们需要理性看待AI大模型的应用，推动其健康发展。

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