大模型在医疗领域的应用落地面临以下多方面挑战：
技术层面
- 算力需求与成本问题：大模型训练和推理需要强大的计算资源，如高性能 GPU 等。医疗数据规模庞大，像病理切片数据量常以 PB 为单位，部署和运行大模型成本高昂，多数医院难以承担2。
- 模型准确度有待提升：大模型基于概率关联学习，缺乏真正理解能力，训练数据质量参差不齐，在复杂医疗场景中难以达到绝对准确，医疗领域数据相对稀缺，也增加了模型精准训练的难度3。
- 透明度与可解释性差：大模型被视为 “黑箱”，不清楚如何从输入生成答案，也难以确定结果响应中使用了训练数据的哪些部分，医生和患者难以完全信任3。
数据层面
- 数据整合难题：医院信息系统复杂，数据来源多、格式各异，存在数据孤岛问题。医疗数据包括文本、影像、检验等多模态数据，整合难度大12。
- 数据质量问题：医疗数据存在不完整、不准确、不一致等情况，影响模型训练效果和输出准确性。数据标注需要专业医疗知识，标注成本高、难度大，且不同标注人员可能存在标准不一致的问题。
- 数据安全与隐私保护：医疗数据涉及患者敏感信息，数据泄露会给患者带来严重影响。在数据采集、存储、传输、使用等环节都需要严格的安全保障措施，防止数据泄露245。
伦理与法律层面
- 伦理问题：大模型的决策可能会引发伦理争议，如在资源分配、治疗选择等方面。例如在医疗资源紧张时，由大模型决定哪些患者优先获得治疗，可能会引发公平性和伦理方面的质疑。
- 法律责任界定模糊：当大模型出现诊断错误或其他问题导致患者受损时，难以确定责任主体是模型开发者、数据提供者、医院还是其他相关方。相关的法律法规还不完善，无法清晰界定各方在医疗 AI 应用中的权利、义务和责任。
应用与市场层面
- 应用场景适配性：部分大模型应用未充分结合医院实际需求，更像互联网医疗的 “Plus 版”，需开发更多适配性强、能深度融入日常医疗工作的应用1。
- 商业模式不成熟：大模型在医疗领域的投入成本高，包括研发、部署、维护等，但如何实现盈利、形成可持续的商业模式仍在探索中，导致一些企业和机构对大规模应用大模型持谨慎态度5。
- 用户接受度低：患者和部分医护人员对大模型的信任度不高，担心其准确性和可靠性。一些患者可能更愿意接受传统医疗方式，医护人员也可能因习惯传统工作模式而对新技术存在抵触情绪4。
