提到21世纪尤其是2020年以来最具革命性的技术，人工智能无疑是最引人注目的。它已经深刻改变了我们的生活方式和工作模式，并成为推动社会进步的重要引擎。随着人工智能大模型技术的突破，人工智能产业发展进入加速期。本期邀请中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长闵栋，就大模型技术如何深度赋能卫生健康行业高质量发展，以及相关产业与监管政策如何优化完善等展开介绍。
人工智能大模型是一项具有深远意义的技术创新，它直接提升了人类的生产力和工作效率，进而提高了国家竞争力。从概念上看，人工智能大模型是指通过在海量无标注数据上，依托强大算力资源进行训练后，能适应一系列下游任务的模型。其有五大特征：一是模型所需资源量大，通常需要大量的数据和计算资源，一般包含上百亿甚至超千亿个参数，且需要使用分布式计算和高性能计算机来训练；二是模型自动化程度高，能自动化地处理多类任务，如图像分类、语音识别、自然语言处理等，并可在无需人工干预的情况下进行推理和预测；三是模型具有很强的通用性，能够适用于多个不同任务或领域，而不需要进行重复学习或调整；四是模型具有较好的泛化性，能够对未见过的数据进行准确预测和推理；五是模型具有较高的可扩展性，能在不同的硬件和平台上运行，并可通过集成其他技术和算法来进一步提高性能。当前，人工智能大模型正从大语言模型向多模态大模型、具身智能等方向演进。我国的大模型技术产业也正在快速升级，具体表现为以下几个方面。一是性能强。我国大模型整体水平位居全球第一梯队，在多模态数据处理、推理效率、语言理解与生成能力等方面表现卓越。特别是DeepSeek-R1和V3开源大模型的出现，改写了全球大模型竞争格局，国内外多家权威机构评测显示，上述大模型的综合性能位列全球开源大模型前三名。二是易部署。国产开源大模型拓展本地部署模式，可帮助用户实现本地一键部署，进一步降低使用门槛。三是安全性高。截至2024年12月31日，共有302款生成式人工智能服务在国家网信办完成备案，其中，2024年新增备案238款。本地化部署的国产大模型可确保医疗健康数据在本地存储、处理和分析。四是我国算力、数据等基础逐步夯实。在算力方面，算力资源从训练向推理倾斜，万卡/十万卡集群建设提速。在数据方面，高质量数据集、可信数据空间等数据基础设施建设加快，数据要素相关基础制度不断完善。当前，全国医疗机构部署大模型呈现“井喷”态势。国产大模型不同规模参数版本设计，满足了医疗机构根据自身发展水平有序开启智能化转型的需求，成为各级卫生健康从业人员快速开启人工智能认知的重要窗口。在部署数量方面，据新华社报道，截至2025年4月初，全国共有700余家医疗机构完成部署，目前部署机构数量还在高速增长。在医院级别方面，从三甲医院到基层医疗卫生机构，均能通过国产大模型来提升医疗服务水平，并呈现由三甲医院向基层医疗卫生机构下沉的趋势。在部署能力级别方面，不同层级医疗机构可根据自身实际能力和需求，选择合适的人工智能模型来提升服务效率。部分大型医疗机构选择具备6710亿参数规模和混合专家架构的满血版DeepSeek作为应对疑难杂症的核心工具。
眼下，人工智能大模型正借助其强大性能，为医疗工作、医保管理、医药服务等带来革新。在医疗服务领域，一方面，大模型可助力辅助专病决策、治疗方案和医疗文书生成等。相对于只能给出判断结果的临床决策支持系统，大模型能对医生的多轮问询给出反馈，并可进一步提供治疗方案；另一方面，大模型能有效弥补医疗资源分布不均的短板，促进各级医疗机构数字化转型，加快分级诊疗落地。在医保服务领域，大模型可实现辅助诊断到医保控费全程自动化。使用海量病历数据、医保报销数据、临床路径数据等对大模型进行训练，使其深入学习疾病诊疗规律与医保政策规则，从为疾病诊断提供辅助参考，到根据诊断结果智能选择适配的临床路径，再到生成个性化治疗方案、自动书写规范病历，最后按照医保规则精准计算付费金额，形成全链条自动化流程。这不仅能提升诊疗与医保结算效率，还能有效控制医疗费用不合理增长，实现医疗与医保的协同优化。在医药服务领域，大模型可用于指导患者合理用药。依托临床试验数据、标准指南、医疗文书等训练的大模型可将研发过程产生的资料提炼总结、生成指导合理用药的学术推广材料。通过大模型整合多源数据，并结合数字人生动讲解，可有效推动药品价值传递，提升药物临床使用的规范性与普及度。
随着人工智能大模型的快速发展，近几年，各国政府纷纷出台相关政策来规范和引导人工智能大模型的发展。国际方面，各国正在密集推进大模型监管，国际组织成为规范与共识的首要推动者。例如，2023年5月，美国参议院举行听证会讨论生成式人工智能（AIGC）监管的第一步；2023年5月，英国开始审查基础模型以确保其安全性和可靠性；2024年3月，欧洲议会通过《人工智能法案》，要求人工智能公司对其算法保持人为控制，为“高风险”应用建立风险管理系统并提供技术文件。各国在发布监管政策的同时，也在加速布局医疗人工智能战略发展，纷纷出台医疗领域人工智能政策，关注技术创新与患者安全、伦理合规的匹配。例如，欧洲议会发布的《人工智能法案》为人工智能在医疗领域的应用提供法律保障；美国食品药品监督管理局（FDA）发布《人工智能医疗设备监管框架》以确保人工智能医疗设备的安全性和有效性；英国国家医疗服务体系发布《人工智能战略规划》，规定医疗人工智能重点应用领域；加拿大发布《人工智能医疗技术发展报告》，强调推动创新的同时要保障患者权益。再看国内，国家层面积极鼓励人工智能大模型产业发展，并加强规范引导。例如，2022年3月，出台《互联网信息服务算法推荐管理规定》，提出对具有舆论属性或者社会动员能力的算法备案；2022年11月，出台《互联网信息服务深度合成管理规定》，强调应用技管结合方式，实现深度合成服务源头治理。2024年3月，国家网信办发布《生成式人工智能服务已备案信息公告》，要求已上线的生成式人工智能应用或功能，应在显著位置或产品详情页面公示所使用已备案生成式人工智能服务情况，注明模型名称及备案号。此举意味着我国对人工智能技术的监管逐步落地。2024年11月，国家卫生健康委等部门出台《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，提出四大场景、13个类目，共84个典型应用场景。2025年3月，政府工作报告提出持续推进“人工智能+行动”，支持大模型广泛应用。与此同时，国家多部门联合推动医药工业数智化转型，聚焦人工智能在卫生健康行业的技术研发及标准制定。例如，2025年3月，国家药监局综合司就《关于优化全生命周期监管支持高端医疗器械创新发展的举措（征求意见稿）》公开征求意见，提出“加强人工智能、生物材料‘揭榜挂帅’产品的注册指导。”再如，2025年4月，工业和信息化部等七部门联合印发《医药工业数智化转型实施方案（2025-2030年）》，深入推进人工智能赋能新型工业化，推动新一代信息技术与医药产业链深度融合。总的来看，人工智能大模型的发展充满创新与突破，国家发布的一系列行业与监管政策为其发展提供了有力保障。展望未来，人工智能大模型将继续保持快速发展势头，为卫生健康行业高质量发展注入新动能。
说明：本文作者闵栋为中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长
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