球速体育医疗大模型加速落地医院如何实现「第二曲线」突围？

　　球速体育爆火出圈后，大模型在医疗领域的应用按下「加速器」。各家医院纷纷探索AI在诊疗全流程的嵌入球速体育，助力医生工作效率提升。

　　过往，AI在医疗机构的应用，多是在影像科、病理科等。当前，大模型在医疗领域的应用场景愈加广泛。

　　比如，通过整合多模态数据，实现智能辅助诊疗球速体育，提升诊断精准度；优化医院运营管理，提升门诊预约、病房管理及药品采购等效率；通过远程会诊与智能辅助诊疗，帮助基层医生提升诊疗水平，缩小城乡医疗差距等等。

　　2025年1月14日，上海发布了移动医疗多场景MaaS（「模型即服务」）平台，该平台聚焦临床诊疗智能化，整合多模态医疗数据赋能三甲医院示范应用；由清华大学智能产业研究院团队打造的首家「AI医院」Agent Hospital正在内测，按计划将于2025年上半年对公众开放，目前内测显示其在呼吸道疾病诊断准确率达93.06%。

　　与此同时，在国内顶级医院和研究机构的主导下，各种专科大模型如雨后春笋，不断涌现。 比如，2025年2月16日，北京协和医院与中国科学院自动化研究所共同研发的「协和·太初」罕见病大模型正式进入临床应用阶段。该模型能帮助医生更加准确快捷地识别诊断罕见病，破解罕见病诊疗全国范围内同质性差的难题。

　　作为国内首个深耕心血管专科的医疗大模型，2月26日，由复旦大学附属中山医院联合上海科学智能研究院共同研发的「AI心医生」——观心大模型CardioMind beta版正式发布。该系统通过整合多模态诊疗数据与顶尖医生经验，实现了从病史采集到辅助诊断的全流程智能化。

　　医生们对AI的赋能「越来越爱」。在近日一场大会上，中山大学肿瘤防治中心副院长孙颖说，她所在的医院要求影像报告要在48小时内出来，有一天，报告拖时了，她去问原因，原来是AI坏了球速体育，医生想等AI修好了再写报告。

　　AI应用到医疗端带来的效率提升也是肉眼可见。孙颖提到她所在的中山大学肿瘤防治中心，放疗的12个流程中有9个贯穿了AI元素，剩下3个也实现自动化。以前患者的放疗时间是以天来计算，现在可以控制在24分钟。

　　医疗AI应用的加速覆盖，给医疗机构带来了新的机遇和挑战。在新形势下，医疗机构如何通过数字化转型，寻求第二发展曲线？如何应对医疗大模型应用中的问题和挑战？

　　根据管理思想大师查尔斯·汉迪的「第二曲线理论」，「如果能在发展的第一曲线到达巅峰之前，找到带领组织二次腾飞的第二曲线，并且第二曲线必须在第一曲线达到顶点前开始增长，弥补第二曲线投入初期的资源消耗，那么永续发展的愿景就能实现」。

　　「医院进行数字化转型球速体育，本质是寻求第二发展曲线，用数字化手段重构业务、组织和服务模式，促进医院跨越式发展。」中国研究型医院学会信息化专委会副会长陈金雄看来，转型是建立在数字化转换球速体育、数字化升级基础上，触及核心业务，以新建一种商业模式为目标。

　　发展是企业永恒的生存法则，对医院来说也是如此。坚持公益性基本定位的公立医院面对高质量发展、DRG/DIP支付改革等政策要求，要实现可持续、跨越式发展，医院应该明确自身所处的位置而制定发展策略。

　　有专家认为，对处于金字塔尖的顶级医院，本身规模大、能力强，长期可持续发展需要「跨越一个周期」，找到新的业务模式；中间层的头部医院，需要「打赢一场战争」，在竞争中占据优势地位；规模较小、能力较弱的腰部医院，要想获得发展与竞争优势，则必须实现「弯道超车」这种具有破坏性、创新性的发展。

　　以DeepSeek为代表的通用大模型通过算力优化和开源策略，显著降低了训练成本并提升推理效率，为医院数智化转型提供了基础支撑。

　　然而在临床场景中，通用模型仍面临性能瓶颈，需要专业团队构建多模态垂域模型，来应对复杂多样的医疗需求。

　　在基础设施层面，高昂的算力成本需求与分散的医疗资源形成矛盾，单体医院难以支撑；数据治理方面，标准不统一、共享动力不足、隐私保护等问题制约模型质量，要求建立更完善的医疗数据安全体系；同时，AI应用的伦理边界与责任认定仍需明确

　　面对医疗大模型带来的技术革新与转型挑战，如何理性看待技术红利与落地瓶颈？医疗机构又该如何在热潮中找准自身定位？

　　4月21日18：00，医疗信息化长期耕耘者、探索者与实践者陈金雄将做客健康界「ALL in Al Health创新应用大讲堂」，分析其对医疗大模型热度下的一些「冷」思考。

　　在本次直播中，他将基于最新技术进展，推演医疗大模型应用趋势；解析常见应用误区，提供医疗机构「避坑指南」；回应听众关切问题，剖析医院实战案例和痛点。

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