可以用于患者病历的自动生成，在医生输入关键信息后，模型能够 输出完整的病历文档。这不仅提高了医疗工作的效率，还在一定程 度上减少了因人为因素造成的错误。此外，这类模型也可用于药物 研发，生成对特定患者群体有效的治疗方案，或通过分析历史数据 来发现潜在的新药物靶点。 在临床决策支持方面，AI 生成式大模型能够根据患者的病史和 症状生成诊断和治疗建议。通过实时分析患者的健康数据和医学文 献，模型可以显著提高准确性并降低医疗成本。值得一提的是，这 果具有广泛适用性，满足不同患者的个性化需求。 5. 自我学习能力：借助自动化的学习方式，生成式模型能够不断 从新数据中学习，提高生成结果的质量与真实感。 这些特点使得生成式模型在医疗场景中的应用变得日益重要， 特别是在药物发现、疾病预测、患者监测和个性化治疗等方面。通 过不断优化这些模型的结构及算法，研发团队能够更有效地将生成 式模型应用于现实医疗问题中，提高医疗诊断的准确性和效率。 2.1.2 大模型的优势 型医疗机构结合患者的电子健康记录与 AI 模型，能够实时分析患 者的病历数据，为医生推荐个性化的治疗方案，并在一定程度上降 低了误诊率。 在药物研发过程中，AI 生成式大模型被用来预测化合物的药理 活性与安全性。某制药公司利用这种大模型加快药物筛选的速度， 通过分析上百万的化合物数据，成功找到了多个候选药物，这一过 程不仅缩短了研发周期，还节省了大量的研发成本。 在患者管理与教育方面，AI 生成式大模型也显示出其独特的价

益与社会价值日益凸显。在金融领域，通过大模型技术实现精准分 析海量数据，助力金融机构优化风险评估、提升决策效率，降低运 营成本的同时，为客户提供更个性化的服务体验。在医疗行业，大 模型技术通过深度参与医学影像诊断、疾病预测与药物研发，辅助 医生提高诊断准确率，加快新药上市速度，从而提升医疗服务质量 和效率。在交通行业，大模型技术可以应用于交通流量预测和智能 调度，通过对交通流量数据的实时分析和预测，城市交通管理部门

已经累计在安卓市场下载 1.31 亿次，在国内通用大模型 App 中排名第一。另外，讯飞星火首批上线面向特定场景打造专属助手。例如垂类智能 体“讯飞晓医”，其覆盖了 1600 种常见疾病，2800 种药物以及 6000 种医学检验，其满 足了用户的一些医疗建议需求。 图38 部分星火 AI 智能体展示 资料来源：星火智能体，海通证券研究所 风险提示：大模型发展不及预期，智能体下游需求不足。

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 化带来了挑战， 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 大模型在医院管理方面的应用，包括病历管理、药物管理、医疗质量控制等。通过训练 大模型，可以实现医疗数据的智能化分析和管理，提高医院的管理水平和运营效率。 1.1.4.4 医疗健康进入新时代 �� （3）医学影像 在医学影像领域，大模