态数据处理和个性化医 疗的优势。这些优势使医疗大模型成为医疗人工智能领域的有力工具，有望提高医疗 保健的质量和效率。 （二）医疗大模型面临的技术挑战与局限 尽管大模型在医疗领域应用有着巨大的发展潜力和广阔的发展前景，但与此同时也必 须充分认识到技术层面以及应用层面上的挑战和局限。 在准确度方面，模型仅学习单词间概率关联，缺乏真正的理解能力，且训练数据质量 参差不齐，准确性有待提升。大模型训练过程中需加强数据验证、增加不确定性指 性能和可靠性。同时，确保数据的合规性和隐私保护至关重要，需要遵守相关法规和 伦理准则，保护患者和研究对象的权益。 医疗大模型的 伦理风险与安全监管 （一）医疗大模型应用的伦理隐忧 尽管大模型在医疗领域的应用展现出极大的发展潜力，但飞速发展的同时也可能涉及 数据隐私、信息安全、医疗决策的责任等伦理和法律问题，这些也正是在临床一线工 作的医务工作者所关心的问题。 在数据隐私和安全方面，在医疗领域，大模型需处理大量敏感个人健康信息。应确保 监管实施办 法（试行）》，禁止使用AI自动生成处方，规范互联网诊疗活动，降低AI技术潜在风 险。 许多一线医生对AI在医学领域，特别是临床诊断和治疗中的应用持谨慎态度。尽管AI 具有辅助诊断和治疗潜力，医生仍需保持批判性思维，不能完全依赖这些工具。医疗 大模型引发的伦理和法律问题需要跨学科合作和全面解决方案，确保安全、公平、可 靠和合规使用。这些问题涉及患者隐私、权益，以及医疗从业者责任和医疗质量提

Zheng也 支持了该出版物的制作。 finally, 教育局会感谢中国Tomorrow Advancing Life (TAL) 教育集团慷慨支持此出版项 目，并且更广泛地促进人工智能在教育未来中的潜力。 9 ，AI能够处理远超人类能力范围的大量信 息和文本，并能生成涵盖人类思维象征 性表示范围内各种新内容，识别不同格 式数据中的模式，并通过预测分析辅助 人类决策。教育中新兴的AI应用实践清楚 地表明，AI有潜力促进新的教学、学习和 教育管理形式，以及增强学习体验并支 持教师任务。 14 1.2 目的和目标受众 教师的人工智能能力框架 - 第 1 章 ： 导论 教师教育提供者、教师工会、学校 模型有可能推动各个行业的转型。特别是 生成式人工智能提供了基础模型，可以支 持特定领域的AI模型进一步训练以及个性 化工具的定制。由于其更强的动态适应性 ，人工智能技术有可能改变商业模式、社 会和个人行为方式。鉴于人工智能的变革 潜力，重要的是引导教师理解其对社会的 影响以及在新兴人工智能社会中承担公民 责任的重要性，并通过持续的专业学习来 激励和支持他们。 在最基础的形式上，使人工智能（AI）与 其他数字技术区分开来的独特之处在于其

中国AI医院信息化行业市场分析 q 竞争格局 q 融资情况 q 驱动因素 中国AI医院信息化行业 行业概览 | 2023/08 www.leadleo.com 400-072-5588 15 中国AI医院信息化行业潜力巨大，赛道厂商众多，随着院内数字基 建的逐步完善，以及AI的渗透深入，软件及服务的投入占比将有望 进一步攀升 中国AI医院信息化行业市场分析——竞争格局 来源：各企业官网，头豹研究院 AI医院信息化行业竞争格局，2023 卫宁健康 思创医惠 *横轴为2023年上半年营收情况；纵轴为企业在医院信息化领域的应用场景广度；气泡大小为企业有效专利数 *其中，润达医疗专利数为0，图中以点状呈现 n 中国AI医院信息化行业潜力巨大，赛道厂商众多，但行业集中度不高，各类型厂商在细分赛道占据一席 之地，随着院内数字基建的逐步完善，软件及服务的投入占比将攀升 中国AI医院信息化行业赛道厂商众多，选取12家上市企业，结合企业2023年上半年营收、应用场景布局状 久远 银海 卫宁 健康 东软 集团 万达 信息 中国AI医院信息化行业 行业概览 | 2023/08 www.leadleo.com 400-072-5588 16 中国AI医院信息化行业潜力巨大，赛道厂商众多，随着院内数字基 建的逐步完善，以及AI的渗透深入，软件及服务的投入占比将有望 进一步攀升 【头豹行企指南】中国AI医院信息化行业明星企业（1/3） 来源：各公司官网，头豹研究院

节省大量的人力、物力，治愈更多的患者。 TrialGPT, 基于大语言模型的临床试验患者匹配方法 近年来，随着大语言模型（LLM）的发展，越来越多的人注意到了大语言模型在提 高临床试验招募的效率和准确性方面的潜力。 大语言模型作为一种基于深度学习的AI技术，已经在许多领域展现出了惊人的能 力，比如大语言模型为自然语言处理（NLP）领域的文本生成、文本摘要、问答系 统等任务带来了颠覆性的突破，也为计算机视觉（CV）领域的文生图等多模态任 模型同样在具体领域上展示出了良好的性能。此外，大语言模型具有在推理时根据 输入的PROMPT学习新任务的能力，即上下文学习（ICL），这可能也是大语言模 型在具体领域展示良好性能的原因之一。 鉴于大语言模型的巨大潜力，已经有研究者开始探索大语言模型能否在医药临床试 验中提供帮助。如近期，为了尝试大语言模型能否帮助患者和医生在海量的临床试 验中找到合适的匹配，美国国立卫生研究院（NIH）的研究人员提出了一种基于大

式，提出了BioGPT-G模型。作者利用BioGPT-G，针对14种衰老相关疾病定位 并排序了9个靶点，其中包含2个此前未被报道的衰老疾病相关靶点，这验证了 大语言模型在新颖靶点预测及靶点优先级排序中的潜力。 BioGPT-G工作原理 细分领域额外预训练：作者将Microsoft已经预训练得到的医学文本大模型 BioGPT作为baseline，利用与靶点发现更相关的美国国家卫生研究所 （NIH 总的来说，AI在药物靶点识别中的应用无疑为我们提供了新的工具和技术， 使我们能够更好地理解和解决生物医学中的一些复杂问题。但我们也应明白，AI 只是一个工具，最终的药物开发仍然需要人类的智慧和努力。因此，我们既要看 到AI的巨大潜力，也要认识到它的局限性，合理地运用AI，以期在药物靶点识别 和药物开发中取得更大的进步。 Reference [1] Zhang Y, Luo M, Wu P, et al. Application

能：教育者与 专家的看法》 12 探讨了生成式人工智能在英国教育领域的应用。报告发现，教育工作 者和学生对生成式人工智能的使用日益增加，尤其是在创建教学资源、 个性化学习和减轻教师工作量方面展现出潜力。教师们报告生成式人 工智能提高了效率和创造力，但也存在对学术不端、学生过度依赖、 数据隐私和加剧教育不平等等问题的担忧。报告指出，尽管生成式人 工智能带来了机遇，如个性化辅导和自动化评估，但也面临挑战，包 探讨了生成式人工智能在英国高等教育（HE）中带来的变革潜力与复 杂挑战。生成式人工智能有望通过增强对残疾学生等群体的可及性、 个性化学习支持以及自动化管理事务来促进教育民主化，使教育工作 者能更专注于有意义的互动。然而，挑战也十分严峻，包括数字鸿沟、 数据隐私，以及对学术诚信的深刻影响，甚至可能进入“后抄袭时代”。 教育工作者需在利用人工智能创新和保持教育人文精神间取得平衡。 为充分发挥生成式人工智能潜力，高校应关注技术普及、伦理规范和 育：挑战与机 遇》 19 生成式人工智能为高等教育带来了变革性的机遇与严峻挑战。它通过 提供个性化学习体验、优化教学和管理流程、提高内容可及性，为教 育者、学生和高等教育机构（HEIs）提供了巨大潜力。然而，生成式 人工智能的应用也伴随着显著风险，包括学术诚信问题（如难以检测 的抄袭）、算法偏差与不平等加剧、数据隐私泄露、过度依赖导致批 判性思维和社交能力下降，以及环境与经济可持续性等伦理和社会问

.........................................................................14 2.2 DeepSeek 在教学评价中的应用潜力................................................................................................... 通过以上技术原理的应用，DeepSeek 为学校提供了一个高 效、精准的教学评价方案，帮助学校全面提升教学质量和管理水 平。 2.2 DeepSeek 在教学评价中的应用潜力 DeepSeek 作为一种先进的人工智能技术，在教学中评价中展 现了广泛的应用潜力。首先，DeepSeek 可以通过自然语言处理 （NLP）技术，自动分析学生的作业、测验和论文，从而提供实时 的反馈。这种功能不仅可以减轻教师的工作负担，还能通过多轮对 绪或沉默现象，提醒教师调整教学策略，从而提高课堂参与度和教 学效率。此外，DeepSeek 还可以通过分析课堂记录，生成详细的 课堂报告，帮助学校管理层进行教学质量的监督和优化。 在考试评价环节，DeepSeek 的应用潜力更为显著。通过其强 大的语义理解和多模态处理能力，系统能够自动生成复杂的主观题 评分标准，并依据这些标准对学生的回答进行自动化评分。这种方 式不仅能够减少主观评分偏差，还可以大幅缩短评分时间。同

议汇聚了众多杰出的科学家和工程师，他们共同探讨和研究人工智能的发展和应用前景 这次会议的主题围绕着人工智能的定义、研究方法和应用场景展开。与会者们深入探讨了人工智能的基本概念、算法和技 术，以及其在各个领域的应用潜力。他们共同认识到，人工智能的研究和发展将为人类带来巨大的变革和进步 一、人工智能发展简史了解 Arh sauel ole ImageNet 竞赛中以卷积神经网络将错 误率 从 26% 降至 15%, 引发算力与数据驱动的 Al 革命。 ◆ 2016 年—— AlphaGo: DeepMind 击败李世石，引发公众对 Al 潜力的广泛关注，推动资本涌入 Al 领域。 ◆ 大众认知视角—— 2022 年后生成式 Al 的爆发让 "Al 元年 " 概念再次被热议。 一、人工智能发展简史了解 · 第一阶段：标志事件是 1950 有情感的多个角色。 这种能力已经超越了简单的图像或文本生成，开始触及到视频这一更加复杂和 动态的媒介。这意味着人工智能不仅在处理静态信息上越来越强大，而且在动 态内容的创造上也展现出了惊人的潜力 一 位时 尚 女性 走 在布 满 温域 露 虹灯和 动画 城市标牌的东京街道上。她穿着派色皮夹克、红色长裙和黑色驰 子 ， 持 看 黑 色 钱 包 。 她 触 着太 阳 犊， 涂 着红

从而及时进行干 预和调整治疗计划。在医药服务方面，北京大学第三医院药剂科翟所迪等[19]分析了 GPT-3.5 和 GPT-4 在用药咨询中的准确性和可行性，展示了大模型在医疗保健领域的巨 大潜力。此外，苏龙翔等[20]将大模型应用到真实病例用于预后与死亡风险预测上，并 取得一定的效果。 3.4 人工智能大模型在医学研究的应用 3.4.1 药物研发 从新药靶标到发现到临床试验研究通常需要海量的多模态数据以及大量的实验研 验成本。2021 年胡帆等利用大模型设计 了蛋白酶抑制剂和活性基探测剂的鉴定实验，并取得良好效果[21]。阿姆斯特丹大学医 学中心 Ron Mathot 团队探讨了大模型技术在定量药理学中的应用潜力[22]。AlphaFold2[23] 模型将耗时、困难且复杂的预测蛋白质结果任务缩减到分钟级别，这将大大加速针对 癌症、病毒的抗生素、靶向药物和新效率的蛋白酶的研发。 bmr.202312.00027V2

智慧“教”和健康“育”，科学、全面、细致、深入、关注、测量及监控 3-6 岁儿童成长期的关键要素（人格塑造、人际能力建立、智力发展、健康等）关联 数据，并依据大量数据和系统计算，为儿童心理和身体的健康发育提供实时关注， 潜力发挥提供良好的指导；为老师的科学教育和管理辅导提供系统化的支持；为 家长科学养育孩子和实现家校“教”与“育”的联动提供支持与服务。 总体介绍 2. 服务人群 1. 核心需求 3. 产品价值