今天分享的AI系列深度研究报告：《2023医疗健康AI大模型行业研究报告》。
（报告出品方：亿欧智库）
报告共计：33页
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前言
2023年9月，习主席在黑龙江考察调研期间首次提到“新质生产力”，强调整合科技创新资源，引领发展战略性新兴产业和未来产业，加快形成新质生产力。
医疗行业是一个典型的知识和技术密集型行业，其发展水平直接关系到国民健康和生命质量。医疗健康AI大模型，作为人工智能的一个分支，能够通过学习大量的数据来生成新的数据实例，这在医疗领域有着广泛的应用前景，如药物研发、医学影像、医疗文本分析等。这些应用不仅能够提升医疗服务的质量和可及性，还能够推动整个医疗产业的创新发展，形成新的产业生态和生产力。因此，“新质生产力”概念下的科技创新资源整合对于医疗和生成式AI领域的发展至关重要
基于此，亿欧撰写了本报告，旨在分析当前医疗健康AI大模型在实际应用中的成效，提高医疗各界对医疗健康AI大模型的认识和理解，讨论其对医疗服务可及性和质量的潜在影响，增强医疗各界对新技术的接受度。
医疗健康AI大模型技术发展过程: 从深度学习过渡到大模型时代
在1956年的达特茅斯会议上，"人工智能”的概念被首次提出，六十多年以来，历经逻辑推理、专家系统、深度学习等技术的发展，人丁智能也经历了数次沉浮，有如日中天的发展时期，也有因技术不足热度退去后的寒潮。而每一次寒潮后，也会经历技术的蛰伏发展，为人工智能带来里程碑式的进步。
众多高校研发医疗健康AI大模型，为行业发展的技术底座提供了坚实的基础
目前众多高校启动了关于中文医疗健康AI大模型的研发并在Github上发布源代码，增加了商业企业对于医疗健康A产品研发的技术支持
从研发模型的功能分析，大多围绕问诊对话、病历结构化等文字处理相关的功能。
国家层面建立高质量医疗数据库，为AI大模型医疗健康场景落地应用减轻阻力
数据库的建设对健康医疗大数据的落地应用的至关重要，在医疗领域建立权威、科学、规范的临床重点专科标准数据库，能够支持AI大模型医疗健康场景应用落地以及解决健康需求面临的挑战
2016年，国家卫健委能力建设和继续教育中心开始着手建立数据库，由于中心拥有非常优质的专家资源，保证了数据质量。在数据库建立的过程中，也遇到了非常多的无法解决的问题，而我国将临床专家的智慧发挥到了极致，即根据临床需求来反推中心需要进行的工作。由此，中心制定了入库收集的标准，收集数据，并将其应用起来，由于在数据库建设中，中心一直坚持以临床需求应用为导向，使建立过程虽然历经艰辛但依然坚持走到了现在。
医疗健康AI大模型在医疗场景下的初步表现: 在问答的准确性和全面性有优势，但资料搜集方面可用性较低
下表的数据反映了不同研究中对ChatGPT在不同场景下的表现和结果进行评估的情况。可以看出，不同研究对ChatGPT的评价结果存在差异.在回答患有前列腺癌患者的问题时，hatGPT的回答准确性和全面性较高，易读性和稳定性也较好，
在回答有关肝硬化和肝细胞癌的问题时ChatGPT的准确率和全面性相对较高:在检索临床放射学的信息和参考文献时，ChatGPT的回答准确率为67%，但参考文献的可用性较低，在在线医生咨询中，chatGPT的回答长度较长，质量较高，且被评为富有同理心。
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