导读 近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，医疗领域迎来了前所未有的变革时代。尤其是医疗大模型的崛起，为我们提供了无限的可能性。Deepseek的强劲性能和成本优势，正在推动医疗行业的智能化进程。本文将探讨2025年医疗大模型的应用与发展趋势，分析政策驱动下的具体应用场景，以及医院在部署大模型时将面临的挑战。 2025年：智能医疗的转折点 随着大数据、计算能力和算法技术的迅猛发展，医疗大模型即将重塑医疗行业各个环节。Deepseek的问世使得这一转型变得更为迅速和有效。各个医疗AI企业纷纷争相接入Deepseek，旨在利用其帮助患者、医生和管理人员在就医、诊断和治疗等过程中做出更科学PG电子官方平台入口的决策。 根据CDSreport的最新研究，2024年国家及各省医疗大模型相关政策为未来的发展指明了方向，各地纷纷确立了具体应用场景。政策驱动：明确方向，稳步推进 2024年11月，国家卫生健康委发布的《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，指出了84个应用场景，其中18个务实地聚焦于使用大模型技术辅助医生进行规范化诊疗，提高临床效率和服务质量。这18个场景覆盖了医疗服务、中医药管理、公共卫生与教学科研。在各地方政策中，例如上海市和北京市也提到将大模型应用于临床辅助决策和健康管理等多个领域，显示出国家对智能医疗未来发展的强力支持与政策倾斜。 实际上，这些政策不仅指出了AI技术的需求，也为医院高质量的发展提供了实实在在的方向和实施路径。医疗大模型的潜力正在通过政策的落实不断显现。 应对挑战：医院需做好三方面准备 尽管医疗大模型展现了巨大的市场潜力与应用前景，但其应用落地并非轻而易举。在这方面，许多医院在实施过程中还需面临严峻挑战。信息通信研究院的专家指出，现存的主要问题包括数据质量欠佳，计算资源短缺，以及缺乏统一的标准PG电子官方平台入口和规范。 针对这些问题，医院在规划过程中需要从三个方面做好准备：首先，要加强对医疗数据的规范化与标准化，在数据采集、存储、使用的各个环节都提高数据的完整性和准确性。其次，要加大对高性能计算和AI芯片研发的投入，逐步实现自主可控的技术体系。最后，各方需形成共识，借助政府机构与行业协会的力量，建立统一的接口标准与行业规范，确保医疗大模型的可互操作性与推广。 应用落地：病历内涵质控助力医院高质量发展 当前，越来越多的医疗机构正在积极探索大模型在医疗领域的应用案例。其中，病历内涵质控作为医院质量管理的重要一环，已经出现了成功应用实例。例如，惠每医疗的MaysonGPT大模型，在权威知识库的基础上，通过私有化脱敏医疗数据的训练，提升了其对病历书写的理解能力。通过与临床决策支持系统的融合，MaysonGPT能够助力医务人员提升病历的质量与效率，提供更为精准的诊断建议。 在广西的某三甲医院，采用MaysonGPT后，病历内涵质控的准确率达到了90%以上。医院病历书写效率提升了2到4倍，而山东省的另一所三甲医院则通过实施惠每病历质控系统，将住院病历的人工质控覆盖率从10%提升到70%，质控效率提升了6到7倍。未来展望：2025年的智能医疗愿景 随着Deepseek与MaysonGPT等大模型的成功应用，未来的智能医疗必将为我们带来更多惊喜。从政策落地到具体应用场景的发展，各方协同与技术耦合将成为推动医疗行业智能化转型的核心驱动力。到2025年，医疗大模型将不仅在技术层面满足医院的需求，更将促进医疗质量与效率的双重提高，助力医院高质量发展。 参考资料：[1]任九选,张卓然,相识,等.人工智能大模型技术在医疗健康行业中的应用[J].通信世界i.cww.2025.01.023.