7月11日，世界生命科学大会暨健康医疗大数据创新论坛在北京成功举行。会上，竹间智能科技（上海）有限公司产品及解决方案咨询总监 尤辉介绍了竹间智能通过人工智能技术在医疗行业的实践经验。

竹间智能成立于2015年，目前有近400人的技术团队，近年来，竹间智能在自然语言处理、深度学习、认知智能和情感计算开发了一系列创新产品，已成为当今中国领先的 NLP 公司。过去8年，竹间智能不断推进人工智能技术和产品在医疗等多个领域落地。

尤辉介绍，如今，以ChatGPT为代表的大语言模型产业正在爆发，与医疗行业的融合主要表现在几个层面：在技术层面，由大模型提供底层能力的支撑，与医疗行业进行具体的结合，对医疗行业的相关数据进行针对性的优化或迭代训练，来适应产业发展；到应用层面，以大模型为底座，可以快速实现医疗知识的输出，包括用药咨询、医生问诊、知识查询、问诊引导、健康管理、康复管理、文档合规审核等等，在多个场景实现落地。基于生成式AI，进而还可能形成面向专科的更加具体的大模型。

目前在底层，竹间智能推已经出了行业模型训练平台EmotiBrain，可以结合医院以及行业积累的现有数据来完成训练，形成医疗领域专有的大模型，加速医疗领域模型的生产，然后依托大模型输出，帮助实现普惠医疗。

从具体的应用场景来看，从医生问诊到处方开具，再到患者健康跟踪等等，都可以依托大模型帮助提升服务能力。

在运营方面，面向医院、医药生产厂商、医疗器械厂商、以及其他的医疗从业者，大模型都可以提供对应的服务。例如，在对于医疗企业内部管理方面，员工可能面临许多药品、器械合规以及日常管理制度等方面的问题，可以依托大模型为员工提供咨询，实现高效管理，帮助提升效率。

面向医院场景，则可以基于大模型为患者提供智能导诊、前期诊断、以及用药等方面的咨询，进行精准输出。例如竹间智能基于医疗大模型技术推出药师助手，可以将疾病的表现症状、需要用到的药物、联合用药、注意事项、以及日常护理等知识进行结构化管理。此外，销售助手不仅可以帮助药店店员学习专业知识，提升专业水平，更重要是可以进行实时知识查询辅助，减少用药出错率。

在医生端，竹间智能推出医生助手，可以实现意图识别、流程引导、以及线上快捷回复等功能。线上问诊的过程中可能面临咨询量大、以及医师水平参差不齐等情况，基于大模型对医疗知识展开学习，利用医生助手辅助完成线上问诊，一方面可以帮助解决专业问题，同时也可以提升服务效率。

此外，通过大模型还能进行医疗行业的知识管理，以及病例、处方的生成应用。在医生完成相关的问答咨询后，可以继续在系统中完成写作方面的辅助，例如处方开具、病历撰写、以及关于问诊记录的总结等。基于系统提供的蓝本以及医生的医疗知识进行快速修改。

尤辉表示，当前大模型技术和应用蓬勃发展，不仅需要技术提供方，还需要医药、医疗器械等厂商，以及医院端进行共创，从而快速完成医疗领域大模型的落地。希望通过大模型对行业数据进行持续的积累和输出，从而实现真正的普惠医疗服务，推进医疗资源的同质化，让人民群众就医更容易，也让医院管理、医生问诊、以及医疗企业的发展都变得更加容易。