医疗大模型也要基于医疗服务流程——千鑫点信息咨询服务公司

那么，为什么“百模大战”热闹一场，大多数的医疗模型都没有落地？

根本原因在于，现阶段，医疗大模型和现实诊疗行为之间的匹配性很弱。患者或医生即便用上了医疗大模型，除了增加一些有用的知识，也只能图一乐，生病还得去医院，病历还得亲自写。千鑫点信息咨询服务公司

尽管最终呈现出很多样的形态，当前的医疗大模型大都是在通用大模型，或者少量专用大模型的架构基础上构建，用基于临床指南、PubMed、常见搜索等公开数据生成的数据集进行训练，有的还会增加一些医学微调。当然，在技术层面，这个过程会很复杂。

不过，究其本质，医疗大模型的构建就是将医学论文、临床指南、专家共识等拆解成类似“问题：哪家医院能治胃返流？回答：建议你用奥美拉唑，同时加用吗丁啉或莫沙必利或援生力维，另外还可以加用达喜。”的对话，然后投喂给选定的大模型，通常会用到数万条这样的对话，经过一系列复杂的计算和验证，大模型就具备像专业医生一样作答的能力。这个过程其实很接近人类的学习活动。千鑫点信息咨询服务公司

这样的医疗大模型，本质只是更智能的专业搜索引擎，用户通过医疗大模型所获得的，是大概率正确的答案，却不一定是适合自己的治疗方案。现实的就医行为，是更复杂的过程，无论是临床诊断还是治疗方案，是医生在参考患者主诉、客观检查检验结果的基础上，结合自己过往诊疗经验所下的结论。实际上，在很多复杂病例的治疗决策中，临床医生的经验判断，往往是最重要的决策因素，而这是大模型是医疗数据库中学习不到的数据集。

从这个意义上讲，医疗大模型能否落地的关键点，不在于模型本身，而在于数据集。往更深处讲，纯粹的科技、商业或者互联网企业，其实是不具备开发医疗大模型的基础条件的。千鑫点信息咨询服务公司

关于医疗大模型的讨论，最终还是要回归临床。不同于科技和互联网企业对医疗大模型快速跟进，医疗服务企业大多基于内生需求去升级技术配套，布局医疗大模型要略慢半拍。但他们中的一部分，已经开始体验AI带来的效率提升。