大模型在医疗领域的应用会给医疗行业带来多方面的变革，具体如下：
医疗服务方面
- 提高诊断效率与准确性：大模型可快速处理分析海量医学影像、病历等数据，辅助医生发现微小病灶和潜在疾病风险。如浙江大学医学院附属第一医院的病理科里，人机交互 AI 病理助手 OmniPT 已实现 “3 秒锁定病灶”，准确率超 95%3。
- 优化医疗服务流程：在预问诊、分诊环节，大模型能快速了解患者基本症状和病史，合理分配医疗资源。还可自动化生成部分医疗文书，减少医护人员书写时间，使其专注于患者治疗和关怀。
- 提供个性化医疗服务：通过分析患者多维度数据，包括基因信息、病史、生活习惯等，大模型为患者制定个性化治疗方案、用药建议和康复计划。如针对老年患者，AI 可以通过分析健康数据和病史，帮助医生及时调整用药方案，降低药物副作用5。
医患关系方面
- 提升患者就医体验：患者可通过 AI 医疗问答平台随时获取医学知识、医疗咨询，减少等待时间和焦虑。在诊疗过程中，大模型辅助医生提供更精准的诊断和治疗方案，让患者感受到更专业的医疗服务。
- 助力医生工作转型：大模型承担部分重复性、基础性工作，使医生有更多时间与患者沟通交流，建立更好的医患关系。医生可借助大模型提供的信息，更全面了解患者情况，提高医疗质量。
医学科研方面
- 加速医学研究进程：快速检索和分析大量医学文献、研究数据，为科研人员提供研究思路和参考，帮助发现新的疾病机制、药物靶点等。还可模拟和预测药物分子与生物靶点的相互作用，加速药物研发过程，降低研发成本。
- 推动多学科交叉研究：促进医学与计算机科学、生物学、物理学等多学科的融合，吸引更多跨学科人才参与医疗科研，为解决复杂医学问题提供新方法和新途径。
医疗管理方面
- 优化医院资源配置：通过分析医疗数据，预测患者流量和疾病趋势，帮助医院合理安排人力、物力资源，提高医院运营效率。
- 加强医疗质量控制：实时监测医疗过程和结果，及时发现潜在医疗风险和质量问题，提醒医护人员采取措施，降低医疗事故发生率，提升医疗质量和安全。
医疗教育方面
- 创新医学教育模式：为医学生提供虚拟病例、模拟诊疗等学习资源，帮助他们更好地掌握医学知识和临床技能。还可根据学生学习情况，提供个性化学习建议和辅导，提高教学效果。
- 提升继续教育水平：为在职医护人员提供持续学习和培训的平台，帮助他们及时了解最新医学知识和技术，提升专业素养。
