基于人工智能的醫療大模型的搭建及應用

摘要：隨著人工智能技術的快速發展，基于深度學習和機器學習的大模型在醫療領域展現出巨大潛力。文章研究探討了如何基于人工智能算法構建醫療大模型，并分析其在疾病預測、醫學影像分析和個性化治療中的應用。通過數據預處理、模型選擇與優化及分布式訓練等步驟，提出了有效的算法和優化策略。在醫療影像、疾病診斷和藥物研發等應用中，醫療大模型通過精確的算法分析提高了診斷效率和準確性，助力臨床決策。案例分析驗證了醫療大模型的實際應用效果，并展示了其在醫療行業的廣泛前景，為醫療大模型的構建提供了理論支持與實踐經驗。

關鍵詞：人工智能；醫療大模型；搭建；人工智能

中圖分類號：TP311" " " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）17-0022-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

隨著信息技術的飛速發展，人工智能（AI） 在醫療行業的應用逐漸深入，尤其是在大數據分析和智能化決策中展現出巨大的潛力。醫療大模型，作為AI技術在醫療領域的深度應用，憑借其高效的數據處理能力和精準的預測能力，已成為推動現代醫療技術發展的重要工具。通過分析患者的醫學影像、基因數據及臨床病歷等多模態數據，這些模型能夠實現疾病的早期預測、個性化治療方案的推薦及醫療資源的優化配置。盡管醫療大模型在實踐中表現出顯著優勢，但如何構建高效、可解釋的模型并應對技術與數據的挑戰，仍是當前研究的熱點問題。本文將探討醫療大模型的構建方法及其在實際應用中的關鍵技術。

1 人工智能在醫療中的現狀

1.1 人工智能技術在醫療中的應用現狀

人工智能在醫療領域的應用已經滲透到多個關鍵環節，尤其是在疾病診斷、醫學影像處理、電子健康記錄分析和藥物研發等方面，AI技術的引入顯著提升了診斷精度和效率。在疾病診斷領域，深度學習（Deep Learning） 技術，如卷積神經網絡（CNN） ，在醫學影像分析中展現出極高的準確性，能夠有效識別肺結節、腦部腫瘤等疾病的早期跡象。例如，通過對CT、MRI圖像的自動化處理，人工智能系統可以輔助放射科醫生提高影像判讀的速度和精度。在藥物研發方面，基于機器學習（Machine Learning） 的算法，如支持向量機（SVM） 和隨機森林（Random Forest） ，通過大數據分析，能夠快速篩選藥物候選分子，優化藥物開發流程。此外，人工智能系統還被廣泛應用于電子健康記錄（EHR） 的分析，能夠通過數據挖掘從患者的歷史病歷中提取有用信息，為醫生提供個性化治療建議[1]。

1.2 當前面臨的技術問題

1） 數據隱私與安全問題。醫療數據包含大量敏感信息，包括患者的個人健康記錄、診斷結果、治療歷史等，這些數據如果不加以保護，可能會導致隱私泄露和信息濫用。而隨著人工智能技術在醫療中的廣泛應用，如何確保患者數據在采集、存儲和傳輸過程中不被泄露，且在使用過程中能夠嚴格遵守相關的法律法規（如GDPR、HIPAA等） ，已成為人工智能應用的重大技術困難。

2） 數據質量與一致性問題。醫療領域的數據來源多種多樣，涵蓋了電子病歷（EMR） 、影像數據、基因組數據、實驗室結果等。這些數據在格式、結構、精度等方面存在差異，且常常受到數據缺失、噪聲干擾等問題的影響。由于這些數據質量不一致，往往會導致訓練過程中出現偏差，影響最終模型的性能。如何在如此復雜且不完美的數據環境中，確保數據的一致性、完整性和高質量，是構建高效人工智能系統模型的基礎[2]。

3） 模型可解釋性問題。當前許多深度學習模型，尤其是卷積神經網絡（CNN） 和遞歸神經網絡（RNN） 等，被視為“黑箱”模型。盡管這些模型在醫療影像識別、疾病預測等任務中表現出色，但其決策過程缺乏透明度，無法清晰地解釋為何得出某一結論。這使得臨床醫生難以信任AI系統的診斷結果，尤其在復雜的醫療決策過程中，缺乏對人工智能系統推理過程的理解，可能限制了其應用。模型的可解釋性問題是AI在醫療領域面臨的一大障礙，尤其是當人工智能系統推薦或診斷的結果可能影響患者健康時，缺乏可解釋性會大大降低醫生對人工智能系統的依賴和信任。

2 醫療大模型的搭建

2.1 數據收集與預處理

醫療大模型的搭建是一個復雜而多階段的過程，涉及從數據的收集、處理，到算法的選擇和模型的訓練優化等多個方面。如圖1所示，數據收集與預處理包括數據來源的篩選、數據清洗與標注、數據標準化及隱私保護技術的應用，以確保數據的高質量和安全性。

2.2 AI算法與模型選擇

在數據準備充分的情況下，選擇合適的AI算法與模型進行訓練是確保醫療大模型高效運行的關鍵。醫療數據的復雜性要求我們選用能夠處理多種數據類型并具備較強泛化能力的算法。

1） 卷積神經網絡（CNN） 。卷積神經網絡廣泛應用于醫學影像分析中。其通過卷積層有效提取圖像中的局部特征，層層堆疊的卷積層能夠捕捉到從細節到全局的多層次信息[3]。CNN在腫瘤檢測、器官分割等任務中表現出色，尤其是在影像分類和目標檢測方面具有顯著優勢。

2） 長短時記憶網絡（LSTM） 。LSTM適用于時間序列數據，尤其是電子病歷中的病歷記錄、治療過程等具有時間依賴性的內容。LSTM能夠通過記憶機制處理長期依賴關系，從而準確地預測患者的健康變化趨勢。

3） 多模態數據融合。醫療數據通常包含不同類型的信息，如影像、文本、基因數據等。多模態數據融合能夠將這些異構數據有效結合，從而提高模型的預測準確性。通過融合技術，可以將不同來源的數據轉化為統一的表示空間，從而進行聯合分析。

2.3 模型訓練與優化

在選擇了合適的算法和模型后，模型的訓練與優化是提升其性能的關鍵步驟。為了確保醫療大模型在真實環境中的應用效果，必須采用合適的訓練策略，并通過優化算法調整模型參數。模型的訓練目標是最小化損失函數，梯度下降法是最常用的優化算法。梯度下降法的核心思想是通過計算損失函數對模型參數的梯度，更新參數值以逐步減少誤差。如公式（1） 所示：

[θnew=θold-α?θL（θ）]" " （1）

其中，[θnew]表示更新后的模型參數，[θold]是當前的模型參數，[α]是學習率，[?θL（θ）]是損失函數對參數的梯度。通過不斷調整參數，模型可以逐步逼近最優解[4]。除了梯度下降法外，動量法、Adam優化器等其他優化算法也廣泛應用于醫療大模型的訓練過程中，這些算法能夠加速收斂，提高訓練效率，并在更復雜的模型中展現出優勢。

1） 動量法（Momentum） 。動量法通過考慮前一步的更新值，能夠加速梯度下降的過程，并有效減少震蕩，如公式（2） 和（3） 所示。

[vnew=βvold+（1-β）?θL（θ）]" " （2）

[θnew=θold-αvnew]" " （3）

其中，[θnew]是更新后的動量，[β]是動量系數。通過引入動量，模型能夠更快地找到收斂方向。

2） Adam優化器（Adaptive Moment Estimation） 。Adam優化器結合了動量法和自適應學習率的方法，能夠自動調整每個參數的學習率，其更新公式如（4）～（6） 所示。

[mnew=β1mold+（1-β1）?θL（θ）]" " （4）

[vnew=β2vold+（1-β2）（?θL（θ））2]" " （5）

[θnew=θold-αvnew+εmnew]" " （6）

Adam優化器通過結合梯度的一階矩和二階矩來更新參數，特別適合處理醫療領域中的大規模數據和復雜的模型。

3 醫療大模型的應用場景

3.1 疾病預測與早期診斷

AI在糖尿病、癌癥、心血管疾病等常見疾病的早期預測與診斷中具有重要應用。通過對大量醫療數據的分析，AI能夠識別潛在的健康風險并為患者提供早期預警。對于糖尿病，AI可通過分析血糖水平、家族病史等數據預測糖尿病的發生風險。癌癥早期篩查中，AI結合影像數據能檢測到微小的病變區域，提高癌癥診斷的準確性[5]。此外，心血管疾病方面，AI能夠分析心電圖、血壓等數據，預測疾病風險并指導干預。

3.2 個性化治療與精準醫療

AI技術能夠根據患者的基因數據、病歷信息等，為其量身定制個性化治療方案。通過分析患者的基因組信息，AI可以發現遺傳突變并預測患者對不同藥物的反應。例如，針對癌癥患者，AI可以通過基因分析推薦靶向藥物，優化治療效果。同時，AI結合臨床數據為患者提供個性化的治療計劃，避免傳統“一刀切”的治療方式。臨床決策支持系統通過實時分析患者的多維數據，輔助醫生做出更精準的治療決策，提升治療效果。

3.3 醫學影像分析

醫學影像分析是AI在醫療中的重要應用之一。AI利用深度學習技術，能夠自動解讀CT、MRI、X射線等影像，識別病變區域并輔助診斷。例如，在肺癌篩查中，AI通過分析CT圖像，能發現早期的腫瘤征兆，從而實現早期干預。在腦部疾病的診斷中，AI能夠通過MRI影像檢測出細微的結構變化，如阿爾茨海默病或腦腫瘤。

3.4 藥物研發與臨床試驗

除了疾病診斷和影像分析，AI在藥物研發與臨床試驗方面同樣潛力巨大。通過分析大量的化學分子數據，AI能夠預測藥物與疾病靶點的相互作用，幫助篩選潛在的藥物候選分子。AI還可根據患者的基因信息預測藥物的療效與副作用，推動精準醫療的發展。在臨床試驗中，AI可優化患者篩選過程，減少試驗中的不合適人群，提高試驗效率。因此，采用AI可顯著縮短藥物研發周期，降低失敗風險。

4 應用案例

4.1 阿里健康科技（中國） 有限公司醫療大模型應用案例

阿里健康科技（中國） 有限公司是阿里巴巴集團的子公司，成立于2014年，現為世界500強企業，主要業務有醫藥電商平臺、智慧醫療及數字化醫療等。隨著醫療信息化的推進，阿里健康在醫療大模型的應用上持續進行深度探索，尤其在人工智能輔助診斷領域，致力于通過技術手段提升醫院在肺結節篩查的運營效率。在此項目中，阿里健康通過結合自身技術經驗與醫院需求，成功引入了AI DOCTOR YOU（CT肺結節智能檢測引擎） 人工智能輔助診斷系統。此系統的搭建過程中，醫療大模型的核心在于數據的整合、算法優化與模型的應用。具體來說，醫療大模型利用數據收集與預處理技術，優化了在遠程影像診斷過程中的數據整合、傳輸及圖像預處理環節，有效提升了圖像質量和數據一致性。此外，通過AI算法（如深度學習和機器學習） ，實現了系統的智能化調度和實時決策支持，有效提高了遠程影像診斷過程中肺結節的篩查效率和準確性。

4.2 阿里健康在人工智能輔助診療中的技術應用

阿里健康與北京萬里云醫學影像中心聯合啟動了基于人工智能的醫療大模型項目“Doctor You”。該項目整合了臨床科研診斷平臺、醫療輔助檢測引擎和醫師培訓系統等多個模塊，旨在通過AI技術提升診斷準確性和工作效率，改善傳統醫療診斷中的諸多不足。實際應用中，“Doctor You”在肺結節初篩方面取得了顯著成效，經現場醫生統計，其關鍵指標與傳統診斷方式對比，如表1所示。

通過上述對比可以看出，采用“Doctor You”系統后，診斷準確率從約80%提升至超過90%，診斷時間由150～180分鐘大幅縮短到30分鐘，平均處理時長由5分鐘縮短到1分鐘/例，醫生的工作效率得到顯著提升，誤診率也由約15%降至約5%。此外，整體運營成本相對降低，為醫院在提升醫療服務質量的同時節省了大量資源和時間。

5 結束語

基于人工智能的醫療大模型的搭建與應用，極大地推動了醫療行業的智能化與精準化發展。從數據收集、預處理，到AI算法與模型選擇，再到模型的訓練與優化，醫療大模型為提升醫療服務質量、降低成本、優化資源配置提供了堅實的技術基礎。具體應用場景如疾病預測、個性化治療、醫學影像分析及藥物研發等，都展現了AI在提高診斷效率、優化治療方案、加速新藥研發等方面的巨大潛力。通過實際案例的應用，醫療大模型在提升醫院管理、資源調配、運營效率方面的有效性。未來，隨著技術的不斷進步與數據的積累，醫療大模型將進一步拓展應用領域，推動全球醫療水平的提升，成為醫療行業轉型升級的核心驅動力。

參考文獻：

[1] 霍強.當醫療遇上DeepSeek[N].陜西日報，2025-02-25（11）.

[2] 肖革新，陳善吉，王博遠，等.醫療大模型的應用現狀與展望[J].中國數字醫學，2025，20（2）：39-45.

[3] 馬良，馬俊朋，李向陽，等.分層嵌入大模型架構在多模態健康醫療數據治理中的應用[J].信息技術與信息化，2025（1）：137-139，146.

[4] 朱文珍，呂文志，陳敏.推進人工智能大模型在醫療領域中的應用[J].放射學實踐，2025，40（1）：5-8.

[5] 任九選，張卓然，相識，等.人工智能大模型技術在醫療健康行業中的應用[J].通信世界，2025（1）：42-44.

【通聯編輯：聞翔軍】