主要特性
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随着全球新一轮科技和产业变革深入发展,以人工智能(ArtificialIntelligence,Al)为代表的数字技术加速演进,成为经济增长的核心驱动力。近年来,人工智能大规模预训练模型(以下简称“大模型”)在知识、数据、算法和算力等关键要素的共同推动下,呈现爆发式增长,从自然语言处理逐步扩展、迁移到计算机视觉、多态、科学计算等领域,增强了人工智能的泛化性、通用性,开启了人工智能发展新范式。人工智能大模型有望成为未来新型基础设施,赋能千行百业新一轮增长,落地应用和价值实现成为大模型下一步发展方向。生命科学和医疗健康是大模型等 A1 技术最重要的应用领域之一,大模型可赋能生命科学研究和新药研发,促进医疗器创新,提升医疗智能化水平。将大模型应用于医疗健康领域,推动医疗健康行业数字化转型升级,对满足人民群众健康需求和实现经济社会绿色、智能、可持续发展具有重要意义。
本集中梳理了国内外医疗健康大模型的最新态势及发展成果,尤其是技术体系、应用场景、风险挑战、评价和监管等方面的内容。首先阐述了医疗健康大模型的概念内涵、发展优势、生态架构;对医疗健康大模型技术体系和演进趋势进行了分析;并对医疗健康大模型应用现状及优秀应用案例进行了系统性理。在此基础上,分析了医疗健康大模型面临的技术、应用、数据、伦理挑战,并结合医疗健康大模型标准、验证评价和监管治理情况,提出了进一步促进医疗健康大模型发展的相关建议