AI为什么能帮你看病？
想象一下这样的场景：走进医院，你面对的不仅仅是一位身穿白大褂的医生，还有一位无形的“赛博医生”。
只需对着屏幕描述几句不适，上传几张检查影像，它就能迅速整合你的健康档案，给出专业的分析和建议。
这就是医疗大模型为我们绘制的未来医疗蓝图。
那么，这个不会疲惫、知识渊博的“赛博医生”，究竟是如何为我们看病的呢？
你的全能健康管家：
从“信息库”到“推理官”
在许多人的传统认知里，AI或许只是一个冰冷的知识库。但如今的医疗大模型，已经进化成了一个会学习、会思考的“医疗大脑”。
广东省第二人民医院首席科学家田军章对此做了一个生动的比喻：“模型就像一个不断学习医疗知识库的人，它不仅掌握了海量的医学知识，同时结合本院的病例数据和影像资料，获得了强大的分析和推理能力。”
这就使得它不再仅仅是一个“存储器”，而是能够像一位经验丰富的医生一样，从繁杂的信息中找出关键线索。
目前，医疗大模型已经在健康管理和动态影像分析等领域率先“上岗”。据田军章介绍，广东省第二人民医院目前已发布了两款专注于不同领域的大模型：叮呗健康大模型和数字超声大模型。
“叮呗健康大模型能长期跟踪你的个人健康数据，比如历年体检报告、症状记录、用药历史等，把你的健康信息记在心里，并给出个性化建议。”田军章说。
比如，你可以问它：“我最近容易疲劳，和去年的甲状腺指标有关吗？”它不仅能调出去年的数据，还能结合最新医学知识，帮你分析可能的原因。
值得一提的是，你每次和它的对话也会被记录归档，逐渐形成一份动态健康档案，让健康管理真正“延续”起来。这意味着，你的健康管理不再是静态的，而是随着你身体状态的变化而不断进化的智能过程。
医生的火眼金睛：
AI“影像侦探”实时辅助诊断
如果说叮呗健康大模型擅长处理文本和数据信息，那么数字超声大模型则是一位专注的“影像侦探”。它的战场在超声检查室，能实时分析动态的超声影像，成为医生身边一位不知疲倦、眼光锐利的得力助手。
特别是在基层医院，不少医生受限于专业训练的不足，在操作中常面临技术瓶颈。而在数字超声大模型的辅助下，即使操作者专业经验有限，也能借助该系统完成符合规范的专业检查。
以常见的肝脏超声检查为例，医生需要在操作探头的过程中，采集多个标准切面的图像用于诊断。这个过程非常依赖医生的经验和专注度，稍有遗漏或切面不标准，就可能导致病变被忽略。而超声大模型的加入，彻底改变了这一局面。
“它可以实时识别影像内容，”田军章解释道，“自动提醒医生：‘这个切面还不够标准’或者‘已采集完整，未发现异常’。”这种实时反馈，极大地降低了因操作失误导致的误诊、漏诊风险，相当于为医生配备了一个“标准作业程序”的监督员。
不仅如此，这位“影像侦探”还具备强大的病灶识别能力。“影像中出现异常，它可以通过模型的能力识别出病灶，并且辅助判断可能这个病灶是由什么引起的。”田军章说。这并非要取代医生的最终判断，而是通过AI的初步筛查，为医生提供关键参考，让诊断更加精准、高效。
目前，这两个大模型虽各有侧重，但未来它们将融合为多模态医疗大模型。田军章展望道：“它将既能读懂文字报告，也能分析超声、CT、磁共振等多种影像数据，为模型提供更多的能力，也为患者提供一个更全面、更立体的健康状况评估。”
根据国家卫生健康委等三部门发布的《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》中，列出了84种AI的应用场景。其中，“辅助”是其中的高频词，强调了AI在医疗领域承担的工具性角色。
医疗大模型并不是要取代医生，而是要成为医生的“超级助手”，让专业医疗变得更高效、更普惠。
想象不久的将来：输入症状，AI瞬间生成初步诊断，让你在见医生前就心中有数。
科技的温度，正让健康离我们更近一点。
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【编者按】
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策划：陈枫 王海军
统筹：袁佩如 王良珏
采写：南方+记者 许宁宁 昌道励
摄影：南方+记者 吴明
剪辑：南方+记者 何志豪 龙达洋 实习生 万骏芳
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