医疗场景的需求分析..................................................................................26 3.1 患者管理需求......................................................................................28 3.1.1 4.2.2 影像生成与增强.........................................................................54 4.3 健康教育与患者沟通...........................................................................56 4.3.1 自动化咨询....... 当前，面对全球医疗资源紧张、临床决策复杂化等挑战，传统 医疗模式已无法满足日益增长的患者需求。医务人员需要在短时间 内处理海量的信息并做出决策，这无疑增加了医疗风险。生成式大 模型通过自然语言处理、图像生成等技术，可以在多方面为医疗应 用提供支持。 首先，生成式大模型可以应用于临床诊断辅助。通过分析患者 的症状、实验室结果及影像学资料，这些模型能够生成初步的诊断 建议。这不仅提高了诊断的准确性，还可以减少医生的工作负担。

极大的应用价值。据报告，2024年金融AGI 市场规模已达到3.8亿元，同比2023年增长7倍以上，显示出金融大模型市场的快速增长 势头。 （2）医疗行业 在医疗领域，大模型的应用主要集中在患者问诊、医生助手、药物研发、健康科普等多 个方面。医疗大模型通过理解人类语言、完成逻辑推演和生成最终结果，为医疗行业带来 了天然的应用优势。尽管医疗数据的互不连通和近乎为零的容错率给医疗大模型的商业 2023年被视为医疗健康AI大模型的元年，企业纷纷跑马圈地，推动大模型在医疗健康 领域的应用落地。今年，大模型在医疗健康领域的应用已初见成效，涵盖了患者问诊、医院 管理、医学影像等方面。 （1）患者问诊 大模型在患者问诊方面的应用，使得患者能够通过自然语言与智能系统进行交互，获 得准确的医疗建议。这有助于缓解医疗资源紧张问题，提高医疗服务的可及性和效率。 （2）医院管理 大模型在医院 �� （3）医学影像 在医学影像领域，大模型被用于辅助医生进行疾病诊断和治疗。通过训练大模型，可 以实现对医学影像的自动分析和诊断，提高诊断的准确性和效率。这种能力对于提高医疗 水平、保障患者健康具有重要意义。 2024年，大模型浪潮正式迈入应用深化与广泛落地的关键阶段。在保险行业，大模型 的应用同样由初步探索逐渐走向深入发展，其成效与价值日益显现。 1.2 大模型技术在保险行业的应用现状及成效

在行业应用方面，AI 技术正逐步渗透至金融、医疗、制造等多 个领域。在金融行业，通过智能风控、智能投顾等应用，提升了风 险管理和投资决策能力。在医疗行业，AI 辅助诊断和个性化治疗取 得了显著成效，大幅提升了患者的就医体验。  智能风控提升信贷审批效率  医疗影像辅助诊断准确率大幅提高  制造业智能生产线降低运营成本 此外，我国的人工智能政策环境也为行业发展提供了强有力的 支持。从国家层面上 意、数据的匿名化和 加密以及透明的隐私政策。 另外，针对特定行业，例如金融、医疗等，平台应依据相应的 行业规范进行合规性设计。例如，医疗行业的 HIPAA（健康保险流 通与问责法）标准要求对患者数据的严格保护，并提供明确的责任 划分。 以下是相关行业标准与认证的概览： 标准/认证 适用领域 主要内容 ISO/IEC 27001 信息安全 信息安全管理系统的要求与认证 IEEE IEEE P7001 算法透明性 确保 AI 系统的透明性与可解释性 IEEE P7003 算法公平性 保障算法决策的公平性 GDPR 数据保护 用户隐私权的保护与数据处理要求 HIPAA 医疗行业 患者数据的保护与责任标准 通过上述标准与认证的实施，人工智能 SaaS 平台可以在安全 性与合规性方面建立坚实的基础，确保在行业内的合法性和受信任 度。同时，定期进行合规性审查和内部审核也是至关重要的，以适