行业发展趋势 - 医疗大模型市场规模预计2025年达20亿元 年增长率140% 2028年突破百亿元[2] - 互联网医疗行业市场规模预计2025年增至4799亿元[3] - 2024年前四月新发布医疗大模型已过百个 远超2023年全年61个和2024年全年94个[2] 专家智能体技术特点 - 以AI大模型为技术底座 结构化专家诊疗经验 复刻专业语料和临床决策框架[1] - 大模型推理能力提升使定制化智能体模拟临床推理链路更具可操作性[2] - 多学科专家智能体通过MDT多学科会诊出具综合诊断建议[5] 应用场景与效率提升 - 智能体分流使专科专家落入诊疗流程第四环节 提升诊疗效率[5] - 头部医院将专家智能体延伸至患者随访和基层医生培训[6] - 智能体可解决医患语言体系不衔接问题 减少诊断偏倚[5] 专家参与机制 - 专家需对智能体诊断签字并担负医疗责任[7] - 专家深度参与模型开发与迭代 每天需处理1-2个需亲自答复的病例[9] - 同一专家理论上可在多个平台构建智能分身 但精力仅胜任1-2个平台[10] 技术挑战与解决方案 - 医疗大模型多模态识别能力不理想 对不同尺寸像素影像资料难以精准识别[10] - 皮肤科病例需医生在最终签字前肉眼核对影像资料[10] - 训练数据存在噪音 部分通过录音笔记录问诊流程的原始方式获取[8] 用户认知研究 - 斯坦福和麻省理工研究发现参与者无法区分AI生成回答与医生回答[3] - 用户可能主观认为AI生成的医疗回答在全面性有效性方面更优[3] - 当线上答复标注医生来源时 用户对信息的接纳仍会倒向专家侧[3]