AI+人体大数据：健康管理的未来之路

创作时间:

作者:

@小白创作中心

AI+人体大数据：健康管理的未来之路

引用

搜狐

等

来源

https://www.sohu.com/a/786469223_120178509

https://blog.csdn.net/xiao77224li/article/details/139724583

https://www.sohu.com/a/791602041_120178509

https://sh.sina.cn/news/2024-05-26/detail-inawqeps3289011.d.html?pos=338

http://www.news.cn/tech/20241211/6bf4687aec0949e2814dd66b1d6ae605/c.html

http://www.cn-witmed.com/list/13/11277.html

https://www.ultralytics.com/zh/solutions/ai-in-healthcare

https://www.guandata.com/gy/post/19277.html

http://www.cn-witmed.com/list/34/12224.html

10.

https://www.forwardpathway.com/122631

11.

http://www.djkpai.com/ai/177538.html

随着工业化、城镇化、人口老龄化进程加快，慢性非传染性疾病成为居民主要死因之一。为了推进健康中国建设，《“健康中国2030”规划纲要》提出充分发挥人工智能等先进技术和装备产品的作用。近年来，AI与人体大数据的结合正在引领健康管理领域的革命性变革。

AI在健康管理中的具体应用

智能诊疗：辅助临床诊断决策

AI大模型通过分析海量医疗数据，能够辅助医生进行更准确的诊断。例如，百度灵医大模型利用其强大的数据处理能力，通过API或插件嵌入的方式，在200多家医疗机构中展开应用，显著提升了诊断的准确性和效率。此外，医联推出的MedGPT大模型，基于Transformer架构，其参数规模达到100B（千亿级），预训练阶段使用了超过20亿的医学文本数据，致力于实现疾病预防、诊断、治疗到康复的全流程智能化诊疗。

个性化治疗：精准画像与患者管理

在个性化治疗方面，AI大模型可以对患者进行精准画像，制定个性化治疗方案。圆心科技的源泉大模型将每一个用户设有标签，管理服务会根据不同特性的人进行针对性关注患者药物依从性、联合用药预以及疾病康复管理，通过大模型数字化应用为患者生成定制化疾病科普和药品服务。

医学影像分析：提升医疗服务效率

在医学影像分析领域，AI大模型通过深度学习技术，自动识别医学影像中的病变区域。首都医科大学附属北京天坛医院联合北京理工大学团队合作推出"龙影"大模型（RadGPT），基于该模型研发的首个"中文数字放射科医生""小君"已经实现通过分析MRI图像描述快速生成超过百种疾病的诊断意见，平均生成一个病例的诊断意见仅需0.8秒。目前"小君"医生可以实现针对脑血管病以及脑部、颈部和胸部等十几个部位的肿瘤、感染类疾病等上百种疾病给出诊断意见。

中医智能化：推动标准化发展

AI大模型对中医相关知识进行数据挖掘，推动中医知识标准化、诊疗标准化发展。天士力医药集团与华为云联合发布的"数智本草"中医药大模型，集守正、创新、产业化三大类数据，为中医药研究提供有力支持。该大模型拥有380亿参数量，基于中医药海量文本数据预训练，结合向量库检索强化，以及中药研发多场景的微调，能够更好地帮助研究者完成中医药理论证据的挖掘和总结，推动中医药现代化发展。