医疗大模型工程路径的多维探索与实践研究
（一）研究背景
在当前人工智能大模型蓬勃发展的时代背景下，其已在自然语言处理、计算机视觉等诸多领域展现出强大的能力，并取得了令人瞩目的成果，如OpenAI的GPT-4o、谷歌的Switch Transformer等大模型的出现，为各行业的智能化变革提供了有力支撑。
而医疗行业作为关乎民生的重要领域，对大模型的应用有着迫切需求。一方面，医疗数据呈现出海量化、多模态的特点，涵盖病历记录、影像资料（如X光、CT、MRI）、生物信息以及患者的基因数据、生活习惯等诸多方面。大模型凭借其能够处理海量数据、捕捉深层次规律、展现卓越表达与学习能力等优势，可以在医疗问诊和诊断辅助、药物研发、医疗文献分析、个性化医疗、医疗行政管理以及医学教育等多个场景发挥重要作用。辅助医生进行疾病早期诊断，通过分析大量病例和影像资料提高诊断的准确性；帮助加速药物研发进程，预测药物的潜在副作用及新药靶点；为患者推荐个性化的治疗方案，提升治疗效果等。
另一方面，大模型在医疗领域的应用也面临着诸多机遇与挑战。从机遇来看，随着《新一代人工智能发展规划》《“十四五”全民健康信息化规划》等系列政策文件的颁布和实施，鼓励大模型和生成式人工智能技术在各行业领域的创新应用，为医疗大模型的发展营造了良好的政策环境，有助于推动其不断拓展应用场景，深化应用程度，进一步提升医疗服务的质量和效率（大模型在医学领域的研究应用，为智能医学的发展提供了新的思路和方法，也是落实“健康中国”战略的重大创新举措与实践）。
然而，挑战也不容忽视。首先是数据隐私问题，医疗数据涉及患者的敏感隐私信息，如何在大模型训练和应用过程中确保数据的安全性和保密性是一大难题。其次，模型可解释性方面，大模型的内部决策机制复杂，在医疗这样需要明确因果关系、严谨决策的领域，难以解释其决策过程容易导致信任问题。再者，算力资源消耗大，大模型的训练和部署对医院的IT基础设施要求较高，目前部分医院可能存在硬件资源不足的情况，限制了大模型的落地应用。此外，医疗大模型的应用场景分散、未成体系、深度有待提高，且在医院场景的规模化和商业化方面还面临基础设施建设、数据整合以及应用局限性等问题。
鉴于医疗大模型应用的迫切需求以及所面临的机遇与挑战，开展医疗大模型工程路径的研究显得尤为重要。通过深入探索其工程路径，有望突破现有困境，充分发挥大模型在医疗领域的优势，为医疗行业的高质量发展提供有力支持，实现医疗服务的精准化、高效化和智能化变革。
（二）研究目的与意义
随着医疗行业的不断发展以及人工智能技术的日益精进，对医疗大模型工程路径展开深入研究具备多层面的重要目的与意义。
在学术层面，通过聚焦医疗大模型工程路径，能够进一步深化对人工智能在医疗领域应用的理论认知。探索如何让大模型更好地融合医疗多模态数据（涵盖病历、影像、生物信息等），有助于拓展人工智能相关学科理论边界，完善知识体系，为后续更多跨学科、交叉领域的研究提供理论基石与参考范例。同时，也有助于科研人员深入理解大模型在处理复杂医疗任务时的内部机制、优势与局限性，从而针对性地开展算法优化、模型改进等研究工作，推动整个医疗人工智能学术研究的进步。
在实际应用方面，其意义更为显著。首先，对于提升医疗服务质量有着积极影响。以疾病诊断为例，借助医疗大模型强大的数据分析与学习能力，能够辅助医生更精准地分析病例、影像资料等，识别疾病早期的细微特征，提高诊断的准确性，减少误诊、漏诊情况的发生。
其次，有助于提高医疗效率。大模型可实现部分医疗工作的自动化，比如病历的自动生成、整理与归档，医疗保险理赔申请的自动审核等。医渡科技的大模型就能支持病历自动生成、病历质控，还能提供辅助诊疗建议，显著减轻了临床医生的工作负担。同时，在药物研发领域，大模型可以模拟药物与生物分子间的相互作用，预测药物效果与副作用，加速研发进程，平均能使研发周期缩短约30%，成本降低约20%。
此外，能推动医疗行业向智能化方向深度发展。大模型能够串联起诊前、诊中、诊后以及日常健康管理等全周期服务场景，优化患者管理流程，提升服务效率。
综上所述，对医疗大模型工程路径的研究无论是在丰富学术理论，还是在助力医疗实践、推动行业智能化变革等方面，都有着不可忽视的重要价值，有望为医疗行业的高质量发展提供有力的理论与实践支撑，最终造福广大患者与医疗从业者。
（一）医疗大模型的定义与特点
医疗大模型，是专门针对医疗领域应用所开发的大型人工智能模型，它以海量的医疗相关数据为基础进行训练，旨在处理医疗场景中的各类复杂任务，辅助医疗从业者做出决策，并为患者提供更优质的医疗服务。
其专业性强是首要特点。与通用大模型不同，医疗大模型聚焦于医疗专业知识，疾病诊断标准、药物药理作用、治疗方案规划等方面的内容。
对数据质量要求高也是其显著特点之一。医疗数据的准确性关乎着诊断与治疗的结果，任何错误或偏差的数据都可能导致严重后果。所以医疗大模型需要的数据必须经过严格的清洗、标注等预处理，且要保证数据来源的可靠性和权威性。在训练辅助诊断的医疗大模型时，病例数据的症状描述、诊断结论等信息都要精准无误，才能让模型学习到正确的疾病特征与诊断逻辑。
容错率低是医疗大模型区别于其他大模型的又一关键特点。医疗关乎生命健康，不容许出现模糊或错误的建议与判断。在临床决策、疾病诊断等应用场景中，模型输出的结果必须具备较高的准确性和可靠性。以辅助医生进行疾病诊断为例，如果模型给出的误诊信息，可能会延误患者治疗时机，造成不可挽回的后果，所以其在应用过程中要尽可能地降低错误率，严格把控输出结果的质量。
这些特点深刻影响着医疗大模型的工程路径构建。在数据收集阶段，就需要耗费大量精力筛选和整理高质量的医疗数据；模型训练时，要采用更严谨的训练策略和算法，确保模型能够精准掌握医疗专业知识并稳定输出可靠结果；在应用环节，也要设计多重验证和监督机制，保障其在低容错率的要求下安全可靠地运行，从而贴合医疗行业的特殊需求，助力医疗服务水平的提升。
近年来，医疗大模型在全球范围内呈现出蓬勃发展的态势，国内外均在技术研发、产品应用以及市场规模等方面取得了不同程度的进展，同时也面临着一些有待解决的问题，以下为具体介绍：
一、国外医疗大模型发展情况
在技术研发方面，国外众多科技巨头与科研机构积极投入，像谷歌发布的Med-PaLM，作为全球首个全科医疗大模型，能够理解临床语言、影像、图片以及基因组学等多元信息，展现出了良好的跨领域迁移学习能力，其在多项医疗任务中表现出色，解读X光片、生成高质量的医疗报告等。微软也推出了用于生物医学领域的大型语言和视觉模型LLaVA-Med，能根据开放性指令辅助回答关于生物医学图像的问题。
产品应用上，医疗大模型的覆盖领域不断拓展，涉及辅助诊断、治疗方案生成、医疗文书质控、疾病预测、个性化治疗、医疗资源优化、医学影像分析、医疗问答、智能问诊等多个方面。在辅助诊断方面，能够帮助医生记录信息、缓解疲劳，还能通过学习电子病历、医学文献等数据同医生进行语言互动，提升诊断的准确性及效率；在治疗方案生成上，可在急救药学服务、骨科、细菌感染等领域接受患者后迅速生成治疗方案，尤其在急救场景中，能辅助医生更快做出诊断，为患者争取更多救治时间。
从市场规模来看，随着人们对医疗智能化需求的增长以及相关技术的日益成熟，医疗大模型市场规模呈逐步扩大趋势，吸引了大量的投资与资源汇聚，众多企业和机构纷纷布局，推动其在更多医疗场景中落地应用，不过具体的市场规模数据因统计口径等因素存在一定差异。
二、国内医疗大模型发展情况
在技术研发层面，我国科研力量与企业也不甘落后。
产品应用方面，国内医疗大模型的应用场景同样丰富多样，涵盖医学科研、药物研发、智慧诊疗、医疗设备运维、医院管理等多个环节。。
市场规模上，根据弗若斯特沙利文的资料显示，中国医疗人工智能行业的市场规模由2018年的18亿元增至2022年的68亿元，复合年增长率为39.1%，且预计到2032年将达到3110亿元，2022年至2032年复合年增长率为46.6%。截至2024年10月，国内累计公开的大模型数量达到500个，其中，医疗大模型近50个。2024年至今，国内发布的医疗领域生成式AI大模型数量已超过50个。
三、存在的问题
尽管医疗大模型发展迅速，但仍面临诸多问题。
其一，数据隐私和安全问题突出。医疗数据包含患者大量敏感隐私信息，如个人健康状况、基因数据等，在大模型的训练、应用以及数据传输等环节，一旦发生数据泄露，后果不堪设想。然而目前在保障数据隐私和安全方面，相关的技术手段、管理机制以及法律法规还不够完善，仍需进一步加强。
其二，模型的可解释性不足。医疗大模型内部决策机制复杂，在医疗这样对因果关系、决策严谨性要求极高的领域，难以清晰解释其决策过程，容易导致医生、患者等对模型结果的信任度降低，影响其大规模推广应用。
其三，算力资源消耗大。大模型的训练和部署需要强大的算力支持，对医院等应用单位的IT基础设施要求较高，当前部分医疗机构硬件资源不足，限制了医疗大模型的落地和有效使用。
其四，医疗大模型的应用场景分散、未成体系，深度也有待提高，并且在医院场景的规模化和商业化方面还面临基础设施建设、数据整合以及应用局限性等诸多挑战，距离实现全面、高效、深度融入医疗服务流程还有较长的路要走。
综上所述，医疗大模型虽然有着广阔的发展前景，但要实现高质量、可持续发展，还需要各方共同努力，攻克现存的诸多问题，充分发挥其在医疗领域的优势，助力医疗行业的智能化变革。
（三）医疗大模型与传统医疗AI的对比
医疗大模型与传统医疗AI在功能实现、应用场景以及数据处理能力等多个方面存在显著差异，以下为具体对比分析：
一、功能实现方面
传统医疗AI往往是针对特定医疗任务进行设计和训练的，早期的疾病诊断辅助系统可能仅专注于某一类疾病，像专门用于识别肺部结节的影像分析AI，功能相对单一、局限，只能依据预设好的规则和算法对特定输入数据进行处理，输出结果也较为固定，缺乏灵活性和对复杂情况的综合判断能力。
而医疗大模型凭借其强大的语言理解、生成以及多模态数据处理能力，可以处理更为复杂多样的任务。既能辅助医生进行疾病诊断，又能基于患者的个体情况生成个性化的治疗方案，还能帮助解读医疗报告、进行医疗文献分析等，功能更加全面且具备很强的通用性，可应对各种不同的医疗场景需求。
二、应用场景方面
传统医疗AI的应用场景主要集中在一些较为基础和特定的环节，比如医疗影像识别多用于辅助医生查看X光、CT等影像资料中的病变特征；临床决策支持系统更多是基于已有的医学知识库，为医生提供标准化的诊疗建议等。
医疗大模型的应用场景则更为广泛，涵盖了诊前、诊中、诊后以及日常健康管理等全周期服务场景。诊前可通过智能问诊帮助患者初步了解自身健康状况，引导其选择合适的科室挂号；诊中辅助医生快速准确地获取患者信息、生成电子病历、提供诊断和治疗方案参考；诊后可以进行慢病随访管理、康复指导等。在日常健康管理方面，还能为用户提供个性化的健康科普、饮食运动建议等。
三、数据处理能力方面
传统医疗AI所处理的数据类型相对较单一，大多是结构化的数据，已标注好的影像数据、标准化的病历文本等，数据量也相对有限，其学习和训练往往基于特定小范围数据集，难以从海量、复杂的数据中挖掘深层次的规律和关联信息。
医疗大模型则能够处理海量的、多模态的数据，包含文本、影像、语音、生理信号等多种类型的数据，并且可以从中学习到不同模态数据之间的内在联系和特征表示。在分析一个患者的病情时，可以同时结合病历中的文字描述、相关的影像检查结果以及语音记录等多方面信息进行综合判断，这使得其对病情的理解和把握更加全面准确。不过，医疗大模型处理多模态数据也面临着数据融合、对齐等技术难题需要解决。
通过上述对比可知，医疗大模型在诸多方面展现出了相较于传统医疗AI独特的优势，能够更好地契合医疗行业日益增长的智能化、精准化服务需求。正因如此，深入研究医疗大模型的工程路径，克服其发展过程中面临的挑战，对于充分发挥其优势、推动医疗行业高质量发展有着极为重要的现实意义，也有助于进一步拓展其在医疗领域的应用深度和广度，实现医疗服务的全面升级和变革。
任务理解与规划
在医疗场景中，智能体面对诸如辅助疾病诊断这类任务指令时，需要准确剖析任务的关键要素。当接到“辅助诊断一位50岁男性患者，有咳嗽、发热、乏力症状持续一周”的指令后，智能体首先要明确需要获取更详细的信息，像患者过往病史（是否有慢性呼吸道疾病、近期是否接触过传染病源等）、具体的发热体温范围、咳嗽的性质（干咳还是有痰等）。然后，智能体将复杂的诊断任务拆解为多个子任务，如收集患者完整病历信息、分析相关症状对应的可能疾病方向、排查相似疾病的鉴别要点等。
对于制定治疗方案的任务指令，比如“为一位确诊早期胃癌的患者制定治疗方案”，智能体要清楚了解患者目前的身体整体状况（是否存在其他基础疾病、身体耐受程度等）、胃癌的具体分期细节、患者的经济承受能力与治疗意愿等信息。进而规划出合理的子任务执行顺序，先是检索最新的胃癌治疗指南及相关临床研究成果，再结合患者个体情况筛选出可行的治疗手段（手术、化疗、靶向治疗等不同组合），最后综合评估各方案的利弊，规划出最适合该患者的治疗方案，以此确保能高效准确地服务于医疗场景，辅助医疗决策。
工具调用与整合
医疗过程中存在诸多常用的外部工具或API，智能体可按需进行调用与整合。以医学影像分析工具为例，当需要辅助判断患者肺部是否存在病变时，智能体能够调用专业的肺部CT影像分析工具，获取影像中肺部结节的大小、形态、密度等关键特征信息，并将这些数据整合到整体的病情分析流程中。对于医疗知识库查询接口，比如在制定疾病治疗方案时，智能体可以调用权威的临床诊疗知识库API，查询该疾病目前国际国内通用的标准治疗方法、不同治疗药物的使用规范及疗效对比等知识内容，然后把这些信息融入到为患者定制个性化治疗方案的任务处理流程里，助力医疗决策环节，提高诊断和治疗的科学性与合理性。
再比如，在处理一些罕见病的诊断任务时，智能体还可调用全球罕见病病例数据库的API，搜集相似病例的诊疗过程及经验，为当前患者的诊断提供参考依据，使得最终的医疗决策能够充分考虑多方面的信息资源，更贴合患者的实际情况。
记忆与知识管理
医疗大模型在实际应用中，存储相关信息对于提供连贯服务至关重要。在多轮医疗对话场景里，对于一位复诊的高血压患者，模型能够存储其之前的诊疗历史，包括历次测量的血压值、服用过的降压药物及其效果、是否出现过药物不良反应等信息。当患者再次前来咨询时，智能体基于这些存储的信息，就可以更精准地分析当前病情变化，给出更贴合患者个体情况的用药调整建议或进一步检查的指导，实现连贯且个性化的服务。
同时，利用外部医学知识图谱等资源也能增强对医疗任务的理解和处理能力。比如在处理心血管疾病相关任务时，智能体可以从外部专业的心血管疾病知识图谱中提取出各类心血管疾病的发病机制、危险因素、常见并发症以及不同治疗手段之间的关联等知识，将这些丰富的背景知识融入到对具体患者病情的分析过程中。若遇到一位患有冠心病且伴有糖尿病的患者，借助知识图谱中冠心病与糖尿病相互影响的关系知识，智能体就能更全面地考虑两种疾病协同治疗的要点，为医生制定综合治疗方案提供更有力的支持，从而提升医疗服务的质量和效果。
微调方法选择
在医疗大模型领域，不同的参数高效微调方法适用于各异的医疗场景及模型结构，各有其优缺点，以下通过实际案例来对比分析。
以Prefix/Prompt-Tuning方法为例，在医疗知识问答场景中，比如构建一个针对常见疾病咨询的大模型应用。当模型需要依据患者输入的症状描述来准确回复可能的疾病及相应建议时，Prefix/Prompt-Tuning可发挥作用。通过在模型输入层添加可训练的前缀嵌入，将其与原始输入拼接后输入模型，可引导模型关注医疗领域特定的关键信息。对于“咳嗽、发热、头痛持续三天，可能是什么疾病”这样的问题，前缀嵌入能让模型着重从医学知识库中检索与这些症状相关联的疾病知识，像流感、肺炎等常见病症信息，进而给出合理答复。其优势在于对原始模型改动较小，参数调整效率相对较高，能较快适应特定医疗问答任务。然而，缺点是对于一些复杂的、需要深度融合多源医疗数据的场景，仅靠前缀嵌入可能无法充分捕捉所有关键特征，在分析既有影像检查结果又有多项生化指标异常的复杂病情时，可能就稍显吃力。
Adapter-Tuning方法则适用于多种医疗任务集成的大模型场景。比如在一个综合的临床辅助诊疗系统中，既要实现疾病诊断预测，又要进行治疗方案推荐以及病历文本生成等功能。Adapter-Tuning通过在模型的各层之间插入小型神经网络（adapters），每个adapter可针对不同任务进行训练。在疾病诊断任务中，对应的adapter聚焦于学习不同疾病的特征表现、诊断标准等知识；而在治疗方案推荐任务里，另一个adapter则着重掌握各种疾病的不同治疗手段及其适用情况。其优点是可以灵活地针对不同医疗任务进行定制化微调，且各任务间相对独立，互不干扰，方便模型功能拓展与维护。不过，随着插入的adapter数量增多，模型整体的复杂度会有所上升，一定程度上可能增加训练和推理的时间成本。
LoRA（Low-Rank Adaptation）在医疗影像分析结合文本诊断报告生成这类场景中有出色表现。以分析肺部CT影像并生成对应诊断报告为例，医疗大模型中图像识别部分涉及大量的卷积层权重参数，而LoRA基于预训练模型具有较低的“内在维度”假设，在原始模型权重矩阵附近添加低秩矩阵来近似模型参数更新，仅需训练低秩矩阵的参数，像在交叉注意力层等关键部位引入低秩矩阵，就能实现对影像特征提取及对应文本描述生成的微调。这样既能充分利用预训练模型的基础能力，又能以较小的计算资源和数据量实现针对具体影像分析任务的快速适应。其优势在于可显著降低内存需求和计算成本，便于在资源有限的环境下进行微调训练，同时还能提升模型的泛化性，防止过拟合。但它对低秩矩阵的秩等参数设置较为敏感，若设置不合理，可能无法达到理想的微调效果，例秩设置过低，可能无法准确捕捉影像与疾病之间复杂的关联特征，导致生成的诊断报告准确性欠佳。
在实际选择微调方法时，需综合考量医疗场景的具体需求、模型本身结构特点以及可利用的计算资源、数据量等多方面因素，权衡不同方法的优缺点，从而选出最契合的微调策略，保障医疗大模型在特定任务中发挥出最佳性能。
微调数据准备
以构建一个辅助诊断心血管疾病的医疗大模型微调任务为例，来讲述相关的数据准备流程。
首先是收集高质量的相关医疗数据。对于心血管疾病而言，需要收集多方面的数据来源，如各大医院的病历数据，包含患者基本信息（年龄、性别、既往病史等）、症状描述（胸痛的具体特征、心悸发作频率与时长等）、检查检验结果（心电图数据、心脏彩超报告、血脂血糖指标等）；还有医学影像标注数据，像冠状动脉造影图像、心脏CT影像等，且这些影像数据都要有专业医生标注出血管狭窄部位、心肌病变区域等关键信息；另外，也不能忽视一些临床研究中的随访数据，患者用药后的病情变化、康复情况等。
接着是数据清洗工作。病历数据中可能存在录入错误、格式不统一等问题，比如有的医生记录“胸闷”，有的写成“胸部憋闷感”，需要将这类表述进行规范化统一；对于缺失关键信息的病历，如缺少血压值等重要指标的记录，要视情况决定是否舍弃或通过合理方式补充。影像数据方面，要去除有伪影、成像质量差的图像，确保用于训练的影像都是清晰且能准确反映心血管结构与病变情况的。
然后是数据标注环节。针对收集来的影像数据，邀请专业的心血管内科医生和影像科医生共同进行标注，标注内容不仅包括病变的位置、类型，还要标注出其严重程度等细化信息；对于病历中的症状描述等文本信息，标注出对应的医学术语、关联的疾病类别等，将“活动后心前区压榨样疼痛”标注为典型的心绞痛症状，并关联到冠心病这一疾病类别。
在整个过程中，要特别注意数据质量对微调效果有着关键影响。高质量的数据能让医疗大模型学习到准确的心血管疾病特征、诊断逻辑以及病情发展规律等知识。若数据存在大量错误、不准确或标注混乱的情况，模型在微调后很可能出现误判病情、给出不合理诊断建议等问题，严重影响其在实际医疗辅助诊断中的可靠性和有效性。因此，每一个数据收集、清洗、标注的步骤都要严格把控，确保数据的准确性、一致性和完整性，为后续微调工作奠定良好基础。
微调过程与优化
结合一个具体的医疗大模型微调实践，比如针对糖尿病辅助诊断及治疗方案推荐的大模型微调项目，来阐述相关的设置与优化工作。
在设置合适训练参数方面，学习率的选择至关重要。若学习率过大，模型可能无法收敛，甚至会出现损失值不断增大的情况，在最初尝试时将学习率设置为0.1，发现模型在训练几轮后，预测糖尿病患者血糖控制情况的准确率不仅没有提升，反而出现波动下降趋势；而学习率过小，则会导致训练过程收敛过慢，耗费大量的训练时间，像将学习率设为0.00001时，经过几十轮训练，模型的性能提升依旧不明显。经过多次试验对比，发现对于该糖尿病相关大模型微调任务，学习率设置在0.001左右较为合适，模型能够稳步朝着损失值减小的方向收敛，准确率逐步提升。
训练轮数同样需要合理确定。过少的训练轮数会使模型处于欠拟合状态，未能充分学习到糖尿病诊断及治疗相关的特征知识，比如只训练5轮，模型在面对新的患者数据时，很难准确判断病情严重程度并给出恰当的治疗建议；而过多的训练轮数又容易引发过拟合问题，使得模型在训练集上表现很好，但在实际应用的新数据上准确率大幅下降，当训练轮数达到100轮后，就发现模型对训练集中的病例几乎能完美诊断和推荐方案，但遇到外部医院的新病例时，效果却大打折扣。经过验证，该任务训练20 - 30轮左右能较好地平衡拟合程度，既学到了关键知识，又能保持良好的泛化能力。
批次大小的设置也会影响训练效果。批次大小如果过大，可能导致内存占用过高，训练速度反而下降，且模型可能因为每次更新权重时考虑的数据量过大而无法精细调整；若批次大小过小，训练的效率则会变低，批次大小设为1时，每更新一次权重只依据一个样本的数据，计算资源利用不充分。在这个糖尿病大模型微调中，综合考虑硬件资源和数据特点，将批次大小设为32能达到较优的训练效率和效果。
在优化算法方面，采用了Adam优化算法，它结合了Adagrad和RMSProp算法的优点，能够自适应地调整每个参数的学习率，在处理像医疗大模型这种参数众多的复杂模型微调时，可以更有效地更新权重，使得模型更快收敛到较优的参数值。
同时，要实时监控模型训练状态来避免过拟合或欠拟合等问题。通过划分训练集、验证集和测试集，在每一轮训练结束后，观察模型在验证集上的准确率、损失值等指标变化情况。如果发现验证集上的损失值开始上升，准确率下降，就提示可能出现了过拟合，此时可采取增加数据量、添加正则化项（如L2正则化）、提前停止训练等手段进行调整；要是验证集上的准确率一直较低且提升缓慢，同时训练集上的准确率也不理想，则可能处于欠拟合状态，那就需要考虑增加模型复杂度、延长训练时间等方法来优化，保障微调后模型能在糖尿病辅助诊断及治疗方案推荐等实际应用场景中展现出良好的性能，为医疗工作者提供可靠的参考依据，助力精准医疗决策。
提示设计与优化
在医疗问答场景中，有效的提示模板或策略设计对于引导大模型生成准确且有用的医疗信息至关重要。针对常见疾病诊断类问题，若用户输入“我最近总是咳嗽，还有点发热，嗓子疼，这可能是什么病呀？”，我们可以设计这样的提示模板：“当前患者描述了咳嗽、发热以及嗓子疼的症状，你是专业的医疗大模型，需要依据医学专业知识，先分析这些症状可能关联的疾病范围，再结合常见疾病的发病率、季节因素等，按照可能性从高到低依次列出可能的疾病，并简要说明判断依据，同时要考虑到不同年龄段、性别等因素对疾病判断的影响。”
对于更复杂些的涉及多种症状及病史的情况，比如“我今年60岁了，有高血压病史，这两天感觉心慌、气短，还头晕，下肢有点水肿，请问是什么原因呢？”，相应的提示则可设计为：“这是一位60岁且有高血压病史的患者，目前出现了心慌、气短、头晕以及下肢水肿的症状，你要综合考虑心血管系统、呼吸系统等多方面疾病的可能性，参考高血压可能引发的并发症以及老年人常见疾病情况，结合临床经验和医学研究成果，严谨地分析每个症状对应的可能疾病以及它们之间的关联性，给出最有可能的几种疾病诊断，并详细阐述每个诊断的依据，包括相关的病理生理机制、症状匹配度等方面内容，同时提醒是否需要进一步做哪些检查来确诊。”
在实际应用中，还需要不断根据大模型的回复情况调整提示内容。若大模型最初给出的答案过于宽泛，没有聚焦到关键疾病上，那就可以在提示中进一步强调关键症状的权重或者添加限定条件，如“请重点考虑心功能不全等与高血压关联性较强的疾病方向，排除一些罕见、关联性低的疾病情况”；要是回复缺乏足够的依据支撑，就可以在提示里明确要求增加对判断依据的详细阐述，像“请详细说明每个诊断对应的症状、体征以及相关检查指标等依据，确保逻辑严谨、条理清晰”，以此不断优化提示，提高大模型在医疗问答方面的响应质量，使其更好地辅助医疗决策和患者了解自身健康状况。
知识图谱融合
以历史疾病研究为例，当研究某种传染病在特定历史时期的传播情况及特征时，比如研究中世纪欧洲黑死病的相关问题。我们可以从外部专业的医学历史知识图谱中提取出当时的人口分布、城市卫生状况、贸易往来情况等背景知识，还能获取黑死病的病原体特点、传播途径（如跳蚤传播、人际传播等）、症状表现（如高热、淋巴结肿大等）以及当时采取过的防疫措施等信息。将这些知识融入到大模型的提示中，“我们正在研究中世纪欧洲黑死病，已知当时城市卫生较差，人口密集且贸易往来频繁，黑死病的病原体为鼠疫杆菌，通过跳蚤和人际传播，症状有高热、淋巴结肿大等，结合这些情况，请分析黑死病在当时快速传播的原因以及对社会结构产生的影响”，这样大模型就能基于这些丰富的背景知识更准确地理解问题，进而生成更贴合史实、逻辑严谨的答案，像是分析出人口流动加速了疾病传播、社会劳动力锐减等内容。
再看特定病症诊断方面，若要诊断一位疑似冠心病的患者，从心血管疾病知识图谱里提取出冠心病的发病危险因素（如高血压、高血脂、糖尿病、吸烟、肥胖等）、典型症状（如胸痛、胸闷，多在劳累或情绪激动时发作，可向左肩、左臂内侧放射等）、相关的心电图特征（如ST段压低、T波倒置等）、常用的诊断手段（如冠状动脉造影、心脏CT等）以及不同病情阶段的治疗方案等知识，构建提示为“现有一位疑似冠心病的患者，其有高血压、高血脂病史，近期常出现胸痛症状，多在爬楼梯等劳累情况下发作，可向左肩放射，结合冠心病的常见发病危险因素、典型症状以及相关心电图特征等知识（高血压、高血脂是其发病危险因素，胸痛向左肩放射等是典型症状，可能存在ST段压低等心电图改变），请分析该患者患冠心病的可能性，并建议下一步适合的诊断检查手段”，大模型借助融入的这些知识，就能更精准地判断病情，给出合理的诊断建议，辅助医生做出准确决策。
检索增强生成
在医疗领域建立高效检索系统，可针对不同类型的数据集构建相应的检索引擎。比如对于医学文献数据集，可以利用文本挖掘技术，对海量的医学研究论文、临床指南等进行关键词提取、索引构建，实现基于疾病名称、症状、治疗方法等多维度的检索功能。当遇到关于“某种新型抗癌药物的临床疗效及副作用”的用户问题时，检索系统能够快速从众多医学文献中筛选出涉及该药物的相关研究论文，提取其中关于药物在不同癌症类型中的疗效数据、不良反应发生率以及适用人群等关键信息，将这些作为额外的上下文提供给大模型，像“在《[具体文献名称]》中提到，该抗癌药物对[具体癌症类型]患者的客观缓解率达到[X]%，常见副作用包括[列举副作用]，基于这些检索到的信息，请你进一步分析该药物在临床应用中的优势与局限性以及对后续药物研发的启示”，增强大模型在回答此类专业问题时的生成能力。
针对临床案例数据集，同样可以通过对病例的关键信息（如患者基本信息、诊断结果、治疗过程、预后情况等）进行结构化处理和索引构建，使其支持按病症、治疗手段、年龄范围等条件检索。在面对“青年女性类风湿关节炎的最佳治疗方案”这样的问题时，检索系统能从临床案例数据库里找出符合青年女性、类风湿关节炎特征的病例，汇总这些病例中采用过的不同治疗方案及其治疗效果、患者的耐受性等情况，为大模型补充如“检索到多例青年女性类风湿关节炎患者的临床案例，其中部分患者采用[具体治疗方案1]后，关节疼痛症状缓解率达到[X]%，但有[具体不良反应情况1]；另一部分患者使用[具体治疗方案2]，虽然起效稍慢，但长期预后较好，综合这些案例信息，请分析并推荐适合的最佳治疗方案以及相应的注意事项”这样的上下文，让大模型可以充分参考实际临床经验来生成更贴合实际、更具指导价值的回答，有效利用外部数据资源，提升其对医疗专业问题的处理能力。
（四）大模型与外部应用的协同工程
框架选择与集成
。
LangChain框架具有丰富的工具和接口，对于智能医疗客服场景而言，它能够便捷地整合诸如自然语言处理、知识检索等功能模块。比如，在处理患者咨询常见疾病症状及初步诊断建议的问题时，LangChain可以调用医疗大模型的语言理解能力，结合预先构建的医疗知识图谱进行检索，快速准确地回复患者，并且可以方便地实现多轮对话功能，为患者提供连贯的服务体验。其优势在于灵活性高、社区资源丰富，开发者可以根据具体需求快速搭建起定制化的智能医疗客服系统。
Spring AI则在与现有医疗系统的集成方面表现出色，尤其适用于辅助诊疗系统。它能够很好地与医院内部的信息管理系统、电子病历系统等进行对接，实现数据的无缝流通。在辅助医生进行诊断时，Spring AI可以将大模型的分析结果融入到医院的诊疗流程中，医生可以直接在熟悉的系统界面上获取大模型给出的参考建议，同时结合患者的病历信息等进行综合判断，提高诊断效率和准确性。其优势在于对企业级应用的支持度高，具备良好的稳定性和可扩展性，适合大规模的医疗应用部署。
选择合适框架并将大模型与之集成时，首先要明确具体的医疗应用需求。若是侧重于为患者提供便捷的在线咨询服务，LangChain可能是较好的选择；若要深度融入医院现有的诊疗业务流程，Spring AI则更具优势。在集成过程中，需要关注接口的兼容性、数据格式的统一等问题，确保大模型与框架之间能够高效协同工作。通过合理选择和集成框架，可以充分发挥大模型在医疗领域的能力，提升医疗服务的智能化水平，为医疗从业者和患者带来更好的体验。
应用优势分析
在医学影像领域，医疗大模型展现出了相较于传统方法显著的应用优势。
首先，在病变识别准确率方面表现卓越。以X光片为例，传统依靠医生肉眼观察进行疾病判断时，对于一些细微的病变特征，如早期肺癌在胸片上呈现出的微小结节，可能因医生经验差异、视觉疲劳等因素而出现漏诊情况。而医疗大模型通过对大量标注过的X光片数据进行学习，能够精准地捕捉到这些细微的影像特征变化，准确识别出病变区域。
对于CT扫描图像，其数据量庞大且结构复杂，传统方法解读时耗时较长且容易出错。医疗大模型利用其强大的深度学习能力，可以快速分析CT图像中不同层面的组织结构，精准区分正常组织与病变组织，像对脑部CT扫描中微小的血管病变、肿瘤等都能做到高准确率的识别。
在MRI图像分析上同样如此，MRI图像能提供多维度、多参数的信息，但也增加了诊断的复杂性。医疗大模型可以整合这些复杂信息，准确判断出诸如软组织损伤、脑部神经病变等情况。在诊断膝关节半月板损伤时，医疗大模型通过分析MRI图像中半月板的形态、信号强度等特征，能给出比传统诊断更准确的结果。
背后的技术原理在于，医疗大模型采用了先进的卷积神经网络（CNN）等架构，通过多层卷积层自动提取影像数据中的特征，不断学习不同病变对应的影像特征模式，而且随着训练数据量的增加，模型对特征的把握更加精准，从而实现高准确率的病变识别。
其次，在处理效率上优势明显。传统的医学影像诊断流程，医生需要花费大量时间查看影像、对比不同时期的片子、查阅相关资料等，整个过程较为繁琐且耗时。而医疗大模型一旦完成训练，在面对新的影像数据时，能够迅速给出分析结果，大大缩短了诊断时间。比如在急诊场景中，对于因车祸送来的患者，其全身多处可能受伤，需要快速查看X光、CT等影像判断骨折、脏器损伤等情况，医疗大模型可以同时对多张影像进行快速分析，辅助医生迅速制定救治方案，为抢救患者争取宝贵时间。
这得益于其并行计算能力以及高效的算法优化，模型可以在短时间内处理大量的影像像素信息，快速匹配已学习到的病变模式，输出诊断相关的提示信息，实现高效的影像分析处理，进而有效提升了整个医学影像诊断环节的效率。
应用优势分析
在药物研发领域，医疗大模型有着诸多显著的应用优势，对加速研发进程、提高成功率起着重要作用。
首先，在药物靶点发现环节，传统的靶点发现方式往往依赖于大量的实验研究以及科研人员对现有生物学知识的分析总结，过程耗时且难度较大，一些罕见病、复杂疾病的靶点更是难以被发现。而医疗大模型能够整合海量的生物学数据、疾病相关的基因信息以及已有的药物研发知识等多源数据，通过深度学习算法挖掘出潜在的药物靶点。它可以分析不同疾病状态下基因表达的差异、蛋白质之间的相互作用网络等复杂信息，从中找出与疾病发生发展密切相关且可干预的关键靶点。像某些针对癌症的药物研发项目中，医疗大模型通过对大量癌症患者的基因测序数据和临床病理资料进行分析，发现了一些以往未被重视但极具潜力的新靶点，为后续抗癌药物的研发提供了全新的方向，大大拓宽了研发思路。
在化合物筛选方面，传统的筛选方法需要在实验室中逐一测试大量的化合物，成本高昂且效率低下。医疗大模型则可以基于化合物的结构特征、理化性质以及其与靶点的潜在相互作用模式等信息，利用计算机模拟技术对化合物库进行虚拟筛选。它能够快速预测哪些化合物有可能与特定靶点结合并产生预期的药理作用，缩小实验筛选的范围。比如在抗生素研发中，借助医疗大模型对海量的化合物进行虚拟筛选，优先选出那些理论上对病原菌有抑制活性的化合物进行后续的实验验证，有效节省了时间和资源，提高了筛选出有活性化合物的概率。
对于药物疗效预测，医疗大模型凭借其强大的数据分析和学习能力，综合考虑药物的化学结构、作用机制、患者的个体特征（如基因背景、年龄、性别、基础疾病等）以及疾病的病理生理特点等多方面因素，对药物在不同个体中的疗效进行精准预测。这有助于在药物研发的早期阶段就判断药物的有效性，避免那些疗效不佳的药物进入后续的临床试验等成本高昂的环节。以心血管疾病药物研发为例，大模型可以分析不同患者群体对某种降压药物的血压控制效果、不良反应发生情况等，为药物的剂量调整、适用人群确定等提供参考依据，从而优化研发方案，提高药物研发成功的几率。
对比传统研发模式，医疗大模型的应用能够打破各环节之间的数据孤岛，实现信息的高效整合与利用，极大地加速了整个药物研发的进程。传统研发可能需要数年甚至十几年的时间才能将一款药物从靶点发现推进到上市，而借助医疗大模型，有望将这一周期缩短三分之一甚至更多，同时降低研发成本，提高研发成功率，使更多有潜力的药物能够更快地进入临床应用，造福患者。
（五）面临的挑战
数据相关挑战
在医疗大模型的发展过程中，数据方面存在诸多棘手的难题。首先，医疗数据的获取难度较大，其本身具有分散性特点，分散存储于各个不同的医疗机构、科研单位等，且这些数据源之间缺乏有效的整合机制，导致难以汇聚形成规模庞大且完整的数据集用于大模型训练。不同医院的信息化系统出自不同厂商，数据格式、标准都不尽相同，使得数据的收集工作面临重重阻碍。
同时，医疗数据涉及患者大量的隐私信息，如个人身份信息、健康状况、基因数据等，隐私保护的要求极为严格。相关的法律法规，像《数据安全法》《个人信息保护法》等，对数据的使用、传输、存储等环节都有着严格限制，这使得医疗大模型在获取和应用这些数据进行训练时需要遵循复杂的合规流程，极大地限制了数据的可用性。很多医院出于对患者隐私和自身责任的考虑，不太愿意将数据提供给外部厂商用于大模型训练。
另外，数据标注成本高昂也是一大挑战。医疗数据的标注需要专业的医学知识背景，往往得由专业医生或者经过专业培训的人员来完成，这相比一般领域的数据标注人力成本更高。而且，医疗数据的准确性至关重要，标注过程必须严谨细致，对标注质量的把控要求极高，进一步推高了数据标注的成本，从而影响到医疗大模型的数据准备工作，限制了其能够利用的数据量和数据质量，不利于模型性能的提升。
技术性能挑战
从技术性能角度来看，医疗大模型目前也存在一些不足。在准确性方面，尽管其有强大的数据处理能力，但在实际应用中，仍可能出现诊断不准确等情况。
在面对一些复杂病症或者症状不典型的病例时，模型可能因为未能充分学习到相关特征或者对不同病症间细微差异把握不够精准，而给出错误的判断结果。同时，不同医疗数据源的数据质量参差不齐，也会影响模型输出结果的准确性。
稳定性方面，医疗大模型在复杂的医疗场景下，可能会受到各种因素干扰而出现性能波动。比如，当输入的数据存在噪声或者数据量突然增大超出其处理能力范围时，模型的推理和判断能力可能会受到影响，无法稳定地输出可靠的结果。
可解释性更是一个关键的问题，医疗领域对决策的严谨性和因果关系要求很高，医生和患者都希望能够清楚了解模型得出某个结论的依据和逻辑。然而，目前医疗大模型内部的决策机制复杂，很难清晰地解释其是如何根据输入信息得出相应的诊断、治疗建议等结果的，这容易导致信任问题，影响其大规模的应用推广。
此外，在应对复杂医疗场景，如多疾病并发、存在多种基础疾病的情况，以及融合多模态数据（像同时处理影像、文本、基因数据等）时，医疗大模型面临着技术瓶颈，如何有效地整合不同类型的数据，并从中挖掘出有价值的信息用于准确的医疗决策，是亟待解决的技术难题。
商业化与监管挑战
在商业化落地过程中，医疗大模型面临着激烈的市场竞争。越来越多的企业和科研机构涌入这一领域，使得市场份额的争夺越发激烈，每个参与者都需要在技术、功能、服务等方面展现出独特的优势才能脱颖而出。在智能问诊这一细分领域，就有众多不同品牌的医疗大模型产品在竞争，它们需要比拼回答的准确性、服务的便捷性等。
盈利模式的探索也是一大挑战，目前医疗大模型的商业化路径尚不清晰，单纯依靠提供模型服务收费、与医疗机构合作分成等模式还不够成熟，难以实现可持续的盈利。而且，医疗行业本身对成本较为敏感，既要保证模型的高质量运行，又要控制成本以满足市场的价格接受度，这需要在商业模式上不断创新。
在产品审核监管方面，由于医疗大模型输出的内容涉及医疗健康这一关乎生命安全的重要领域，监管部门对其安全性、有效性等方面有着严格的审核要求。《生成式人工智能服务管理暂行办法》等相关规定，对医疗大模型的合规运营提出了多方面的规范，从训练数据合法性到网络安全保障，再到医疗内容准确性等都需要符合标准，这使得医疗大模型在进入市场、扩大应用范围等方面面临较多的限制和审核流程，影响了其大规模应用推广的速度和规模。
技术改进策略
为进一步增强医疗大模型在实际应用中的效果，可从以下技术层面进行改进：
- 采用新技术提升模型性能：积极探索和引入新的技术手段，以应对医疗大模型目前存在的准确性、稳定性等性能问题。融合强化学习技术，让医疗大模型在与实际医疗环境的交互过程中不断学习和优化，提高其在复杂病症诊断以及应对不同医疗场景变化时的准确性和适应性。像在面对一些罕见病或症状不典型病例时，通过强化学习机制，使模型能够根据反馈信息不断调整诊断思路和判断逻辑，减少错误判断的概率。同时，运用模型融合技术，将多个不同结构或训练方式的医疗大模型进行融合，综合各自的优势，提升整体模型的性能稳定性，使其在面对输入数据的噪声干扰或数据量波动等情况时，依然能够稳定输出可靠的结果。
- 开展模型可解释性研究：鉴于医疗领域对决策严谨性和因果关系要求极高，而当前医疗大模型内部决策机制复杂、可解释性不足的现状，加大对模型可解释性的研究力度至关重要。开发可解释性的算法和工具，通过特征重要性分析、决策路径可视化等方法，清晰展示医疗大模型是如何依据输入的患者症状、检查结果等信息得出相应的诊断、治疗建议等结论的。以诊断心血管疾病为例，能够直观呈现模型在判断过程中对血压、血脂、心电图特征等各项因素的权重考量以及推理逻辑，让医生和患者可以清楚了解模型决策的依据，增强对模型的信任度，促进其在医疗领域的大规模应用推广。
- 加强多模态融合技术研发：针对医疗场景中多模态数据（如影像、文本、基因数据等）融合处理的技术瓶颈，深入开展多模态融合技术研发工作。研发高效的多模态特征提取算法，能够准确捕捉不同模态数据中的关键特征，并找到它们之间的关联关系。比如在分析肿瘤患者病情时，同时提取CT影像中肿瘤的形态、大小等影像特征，病历文本里描述的症状、病史信息以及基因检测数据中的相关基因突变特征，通过多模态融合技术将这些信息进行整合分析，为精准的医疗决策提供全面依据。此外，建立多模态数据的对齐和标准化机制，确保不同模态的数据在时间、空间以及语义层面能够有效对齐，进一步提升医疗大模型对复杂医疗场景的应对能力，充分挖掘多模态数据的价值。
通过这些技术改进策略的实施，不断优化医疗大模型的技术性能，使其更好地服务于医疗行业，满足医疗实践中的各种需求。
（六）研究结论
通过对医疗大模型工程路径的深入研究，我们在多个环节均取得了有价值的成果。
在智能体流程设计方面，明确了任务理解与规划环节需精准剖析医疗任务关键要素，将复杂任务合理拆解为子任务，如在辅助疾病诊断或制定治疗方案任务中，细致梳理所需各类信息并规划执行顺序；工具调用与整合环节可按需调用如医学影像分析工具、医疗知识库查询接口等外部工具或API，并融入任务处理流程以助力医疗决策；记忆与知识管理环节能存储对话历史、患者诊疗信息等，还可利用外部医学知识图谱资源，为多轮医疗对话及病情分析提供连贯且个性化的服务，提升医疗服务质量。
对于开源大模型的二次微调训练，在微调方法选择上，Prefix/Prompt-Tuning、Adapter-Tuning、LoRA等各有其适用场景与优缺点，需综合考量医疗场景、模型结构、计算资源等因素进行合理选择；微调数据准备环节需严格把控数据收集、清洗、标注等流程，以确保如心血管疾病辅助诊断大模型微调任务中数据的准确性、一致性和完整性，为微调效果奠定基础；微调过程与优化环节要精心设置学习率、训练轮数、批次大小等训练参数，选用合适的优化算法，并实时监控模型训练状态，避免过拟合或欠拟合等问题，保障模型在实际医疗应用中能展现良好性能。
在大模型与外部数据集的提示工程中，提示设计与优化可根据不同医疗问答场景设计有效的提示模板，并依据大模型回复情况不断调整优化，使其能生成准确有用的医疗信息；知识图谱融合能将医学历史、特定病症诊断等相关知识图谱中的知识融入大模型提示，辅助其更精准理解问题并给出贴合实际的答案；检索增强生成则通过建立针对医学文献、临床案例等不同类型数据集的高效检索系统，为大模型补充额外上下文信息，增强其对专业医疗问题的处理能力。
大模型与外部应用的协同工程里，框架选择与集成环节需依据具体医疗应用需求，选择如LangChain或Spring AI等合适的外部应用框架，并解决接口兼容性、数据格式统一等问题实现集成，提升医疗服务智能化水平；应用功能开发环节可基于集成框架开发如智能问诊、医疗文本生成等功能，贴合医疗业务实际需求，提高各环节效率与质量；性能优化与部署环节要从响应速度、稳定性、可扩展性等多方面着手优化协同系统，并根据医院实际情况选择本地部署或云端部署等合适方式，保障系统安全可靠运行。
综上所述，合理构建医疗大模型工程路径对推动其在医疗领域的发展至关重要，目前已在助力医疗服务精准化、高效化、智能化变革等方面取得了一定成效，未来仍需持续探索优化，以更好地应对现存挑战，充分释放医疗大模型在医疗行业的应用潜力，为提升医疗服务水平、保障人民健康福祉贡献更大力量。