技術在醫療領域的應用已從影像、病理檢測等領域拓展至更廣泛的場景，如何在醫療中用好大模型，把醫學發展推到新的高度，是行業需要高度關注和研究的話題。

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以“AI大模型驅動醫療創新”為主題的論壇當日在廣州舉行。廣東省精準醫學應用學會常務副會長兼秘書長孫炳剛表示，AI在醫療中的應用已有多年積累，特別是在影像AI和病理檢測方面，多家醫院已實現了本地化部署。隨著大模型技術的興起，AI醫療的潛力被進一步釋放。

孫炳剛指出，AI在患者服務中的應用已初見成效，未來有望通過AI實現智能導診、預約掛號等功能，這將提升患者就醫體驗。此外，AI在輔助診斷和病情預測方面也展現出巨大潛力。“未來，AI有望幫助醫生提前感知患者的病情進展，提供診斷和治療建議，從而提高醫療效率。”

“AI賦予醫療的發展，主要體現在提供個性化治療方案和提高診斷精準度。”加拿大工程院院士、華南理工大學教授杜如虛表示，AI在醫療領域的應用已取得進展，例如在牙科領域，AI牙刷能夠根據個人的口腔情況提供個性化的刷牙建議；AI系統記錄和整合患者的就診信息和檢查信息，為醫生提供更全面的病例資料。

“以前是‘百模之戰’，現在可能是‘萬模之戰’。”商湯醫療副總裁孫其功說，“每家醫院、每家企業都有自己特色的模型，通用模型處理醫療任務，效果好不好？模型這么多，一個個接累不累？醫院知識數據又多又雜，亂不亂？這都需要幫助醫院實現大模型統管、統建、統調，推動醫療機構進行大模型全場景落地。”

“希望AI技術能夠實現普惠醫療，讓優質醫療資源覆蓋更廣泛的區域和人群。”孫其功說。

盡管AI醫療前景廣闊，但其應用仍面臨著技術、成本、法律和倫理等多方面挑戰。孫炳剛指出，醫院數據的隱私保護和安全性是AI醫療發展的核心問題。他強調，AI生成的診斷意見和建議目前還不能完全替代醫生的專業判斷，更多的是作為醫生的輔助工具。

孫炳剛呼吁，AI醫療的規范化發展需要政府、高校、科研院所、專家、醫療機構等多方共同努力，明確AI在醫療中的應用范圍和標準。AI醫療需要在合規的框架下健康發展。

杜如虛表示，AI系統需要處理大量的患者數據，因此數據管理的復雜性和隱私保護成為推廣的難點。但隨著技術的不斷進步和相關問題的解決，AI在醫療領域的應用前景將更加廣闊。

“醫療數據的敏感性和重要性決定了我們必須采取更加嚴格的信息安全措施。”數字廣東網絡建設有限公司信息安全部總經理張報明指出，通過建立多層次的信息安全防護體系，從數據輸入到輸出的全流程監控，來確保AI大模型在醫療領域應用的安全性和合規性。法律、技術和倫理的結合是保障AI醫療數據安全的關鍵。