大数据时代：医学领域知识如何应对更新滞与数据存储挑战？

在这一年中大模型和人工智能已经成为各行各业的热门话题。在数量上相比国外大模型而言，截至2023年10月，我国共有254家拥有10亿参数规模以上的大模型厂商和高校院所，绝对是遥遥领先。这些大模型可以分为通用大模型和行业大模型两大类。在医疗领域，大模型的应用也得到了广泛的关注和支持。由于医疗领域的复杂性和多变性，以及传统医学知识如何应对更新滞与数据存储，这为大模型和人工智能的辅助为该领域带来了前所未有的挑战。

一、医学知识更新滞后与数据存储挑战

在大数据时代，医学知识更新迅速，新的研究成果、治疗方法和药物不断涌现。然而，传统的医学知识往往由于缺乏持续学习的动力、信息传播渠道有限以及缺乏实践和经验的积累等原因，更新速度相对较慢。这将对医学领域产生多方面的影响，包括但不限于难以满足临床需求、落后于科技发展步伐以及可能导致医疗错误或事故等。

同时，数据安全和隐私问题也是一大挑战。传统的数据存储技术已经无法满足医学领域的需求，分布式存储技术、人工智能和大模型技术的发展为解决这些问题提供了新的可能性。然而，这些技术也带来了新的挑战，如存储成本、数据处理难度以及数据安全和隐私保护等。

二、应对策略与建议

面对医疗数据的异构性和分散存储痛点，这可能导致信息孤岛，限制医生对新兴疾病或罕见病例的理解需求。那么如何解决数据的分散存储与医学知识更新滞后，以下是几点建议。

创新数据存储技术：通过发展分布式存储技术、应用大数据能大模型技术以及加强数据安全和隐私保护措施等方式，提升数据处理能力。

建立医学知识库：通过建设权威的医学知识库平台、整合国内外医学信息资源以及加强医学信息资源的标准化和规范化管理等方式，提高信息质量和使用效率。

加强政策引导和支持：通过制定有利于医学知识更新和数据存储的相关政策法规、加强政府投入以及鼓励社会资本进入医学领域等方式，推动医学领域创新发展。

三、医疗垂直领域大模型落地应用场景实例

辅助诊断与医学影像分析

辅助诊断是医疗垂直领域大模型的重要应用场景之一。通过分析大量的医学图像和数据，大模型可以自动学习和识别疾病特征，为医生提供精准的诊断结果和建议。使用医疗垂直领域大模型的方法和步骤包括数据预处理、模型训练、模型评估和优化等。

医疗垂直领域大模型用于医学影像的分析和解释，帮助医生快速准确地判断病情。使用医疗垂直领域大模型的方法和步骤包括影像预处理、模型训练、结果后处理等。

如：云知声开发了大规模临床医学知识图谱，发布了自研的“山海”大模型，联合研发了门诊医患对话场景下的电子病历自动生成系统，实现了诊室复杂环境下的降噪、医患角色区分、信息摘要及病历自动生成等功能。提升医生的电子病历录入效率超过 400%。节约单个患者问诊时间超过 40%.同时提升医生门诊效率超过 66%。实例分析和效果展示表明，该模型能够自动学习和识别医学影像中的特征和异常表现，提高诊断的准确性和效率。

疾病预测与预防

医疗垂直领域大模型还可以用于分析个体的基因组、生活习惯等数据，预测其患某种疾病的风险，从而采取相应的预防措施。使用医疗垂直领域大模型的方法和步骤包括数据收集、模型训练、风险评估和预防措施建议等。

如：数坤 (北京)网络科技股份有限公司智慧健康管理助手智慧健康管理助手、主要服务于医院（包括区属三级医院和基层医疗机构）和卫健委相关部门，通过“区域数字医生助手”、“数坤医疗语言大模型”、“区域健康数字主管”等服务提供数字化支撑，形成区域重大疾病“筛-评-诊-疗-管”全闭环。

其中为居民提供全生命周期智慧健康服务，三年开展 6 万人次化积分筛查，预计检出约 9,000名中高危人群，长期来看将有机会通过健康服务为单个家庭至少减少百万元开支，为医保节省开支十亿元以上，并进一步提高医保基金使用效率二是区域智慧健康服务管理能力提升。该模型能够精准地预测个体患某种疾病的风险，为预防和治疗提供有力的支持。

个性化治疗方案

个性化治疗方案是根据患者的具体情况和需求，为其提供最合适的治疗方案。医疗领域大模型用于分析患者的病情、基因组、历史病例等数据，为患者提供个性化的治疗方案。使用医疗垂直领域大模型的方法和步骤包括数据收集、模型训练、治疗方案建议等。根据患者的具体情况自动生成最合适的个性化治疗方案，提高治疗效果和患者的生活质量。

在大模型时代下，传统医学知识面临着巨大的挑战。为了应对这些挑战，我们需要不断创新和更新传统医学知识以适应时代发展需求。同时，我们应充分利用现代科技手段提升数据存储和处理能力，整合医学信息资源实现资源共享和利用最大化。以推动医学领域持续创新发展。