AI大模型落地医疗领域，临床场景应用尚有距离
部分大模型已进入门诊问诊、预诊导诊、病例数据管理等医院场景，但在临床应用上，还有较长的路要走。
国内巨头纷纷加码医疗大模型领域，目前已有部分大模型产品落地应用，进入门诊问诊、预诊导诊、病例数据管理等医院场景。
在19日举行的百度健康产业生态大会上，武汉协和医院门诊办公室副主任谭捷提到，通过AI大模型的辅助，武汉协和医院已经试点了智能分导诊、智能加号和智能候诊室三个项目，针对门诊患者的“初次就诊不知如何选择和挂号”、“专家号源紧俏、患者挂号难度大”、“排队1小时、就诊5分钟”等诊疗痛点，探索智慧化的解决方案。
当前，大模型在医疗领域的业务场景，主要包括问诊对话、智慧导诊、病历生成、健康助手、辅助诊断等，它们对临床数据的依赖程度比较低。在百度大健康事业群策略研发总经理黄海峰看来，医疗大模型目前能够服务的场景确实有限，前期只能先在分导诊、预问诊这些场景试用，但这也是必经的一步。
黄海峰在接受第一财经等媒体采访时透露，百度的医疗大模型正在推进辅助医生书写病历的功能，帮助医生提高病历书写的效率。基于多次的查房记录等已有单据，帮医生生成出院小结、出院门诊的记录等，为了保证严谨性，输出内容上会有相关的标注和溯源。
“很多医生对这一功能表示了欢迎。在之前的调研中，医生写一个患者的出院病历，大概需要一个半小时甚至两个小时的时间，其中很多是大量重复性的工作。通过大模型的辅助，从医生的使用反馈来看，时间大概能压缩到十几分钟或者二十分钟，甚至质量也比之前人工写的更高。这是大模型在医疗领域真正能帮得上医生的场景。”黄海峰说。
而在临床场景的应用上，黄海峰表示，针对不同临床场景，投入的工作复用性比较差。百度有意向合作的医生，有做肺部手术导航的，也有做口腔建模的，他们的需求就不同。因此对于临床场景，还要继续细分，做专病专科，甚至在专病中还要再聚焦某一个需求。他说，“需要技术人员和真正的临床医生交流，找到技术点。目前我们还在筛选场景的过程中。”
在大模型进军医疗领域的狂热之余，医学界内也出现了一些“冷思考”。迟辰斐是上海仁济医院泌尿外科的临床医生，在AI医疗问题上和各个平台有过不同交流，他鼓励医生大胆地与人工智能企业进行合作。但与此同时，他也表示，需要冷静地思考，强大的人工智能，在未来的一段时间里，要替代谁的工作，要取代谁的职能？
“当AI去回答一些开放性的问题，或者解决一些需要判断力的医疗问题时，他的能力不能说很差，但是远在医生之下。因此我们需要思考，大模型在真正的医疗场景中，最终能扮演什么样的应用角色。”迟辰斐说。