项目编号： AIGC 生成式大模型医疗场景应用可行性 研 究 报 告 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 背景介绍....................... ........................................................................................11 2. AI 生成式大模型概述..................................................................................12 2.1 定义与特点 ........................................................................................15 2.1.1 生成式模型概念.........................................................................16 2.1.2 大模型的优势......

摘要 2024 的医疗 AI，既是坎坷，又是新生。 快速发展的大语言模型，携着生成式 AI 掠过医疗领域。过往的互联网医疗、医学影像、 新药研发……一个一个场景经由新一代 AI 重塑，焕发出前所未有的价值。 不过，发现价值并不意味着能够掘得价值。如今惨淡的融资形势下，躬身大模型的企业 们无法像深度学习时代那样随意试错。有限的现金流，意味着每一家企业必须全面考察 场景、技术、风控、商业化等方方面面，才能做出决定。 亿的营收规模，迈向第一个 10 亿。 2. 超 160 个影像 AI 获批医疗器械三类证，影像 AI 企业们逐渐跳出影像科，向医学装 备、外科手术辅助系统等领域进发，打开了新的百亿市场。 3. 生成式 AI 对于医疗 IT 的重构已经初现成效。上百个大模型涌入医疗领域，许多 互联网医疗、院内信息化系统已经引入相关技术，或能在明年实现规模化落地。 4. 下行经济形势下，医健企业一级市场融资受阻，IPO ................................46 第四章：大模型之下，生成式 AI 何以颠覆医疗？.....................................................................48 4.1 前沿技术：从判别式 AI 到生成式 AI...........................................

摘要 2024 的医疗 AI，既是坎坷，又是新生。 快速发展的大语言模型，携着生成式 AI 掠过医疗领域。过往的互联网医疗、医学影像、 新药研发……一个一个场景经由新一代 AI 重塑，焕发出前所未有的价值。 不过，发现价值并不意味着能够掘得价值。如今惨淡的融资形势下，躬身大模型的企业 们无法像深度学习时代那样随意试错。有限的现金流，意味着每一家企业必须全面考察 场景、技术、风控、商业化等方方面面，才能做出决定。 亿的营收规模，迈向第一个 10 亿。 2. 超 160 个影像 AI 获批医疗器械三类证，影像 AI 企业们逐渐跳出影像科，向医学装 备、外科手术辅助系统等领域进发，打开了新的百亿市场。 3. 生成式 AI 对于医疗 IT 的重构已经初现成效。上百个大模型涌入医疗领域，许多 互联网医疗、院内信息化系统已经引入相关技术，或能在明年实现规模化落地。 4. 下行经济形势下，医健企业一级市场融资受阻，IPO ................................46 第四章：大模型之下，生成式 AI 何以颠覆医疗？.....................................................................48 4.1 前沿技术：从判别式 AI 到生成式 AI...........................................

本电子书面向以下决策者 ：制造行业有意利用生成式人工智能，来改进机器 可用性、维护、产品质量和设计的业务和技术部门决策者。 制造业未来由生成式 AI 技术赋能 加快产品创新，提高车间效率，减少员工培训时间 目录 引言 ..................................................................................... ......................................................... 3 生成式人工智能之旅 .......................................................................................................................... 5 应用场景 ...................................................................................... 6 亚马逊云科技云端生成式人工智能 ..............................................................................................

许峰 2024.05 ⽣成式AI管理提效五步法 讲师介绍：Franklin 许峰 25+ 年⼯作经验，技术x管理x商业创新 专家 前⽂思海辉 副总裁 英国威尔⼠⼤学 计算机硕⼠ 中国⾸批EXIN认证数字化转型官（DTO） ⾹港⼤学中国商业学院、上海⾼级⾦融学院 客座讲师 AI赋能商业创新 挑战与机遇 ⽣成式AI企业智能增效五步法®介绍 结合案例分析 Q&A 基础概念 AI 是最⼴泛的概念，涵盖所有智能技术。AI技术应⽤于各种场景，如语⾳识 别、图像识别、机器⼈控制等。 ⽣成式AI（GenAI） 是AI的⼀部分，专注于内容⽣成。它通过学习现有数据来 创造新的⽂本、图像、⾳乐等。 ⼤语⾔模型（LLM） 是⽣成式AI的⼀种具体实现，专⻔⽤于⾃然语⾔处理任 务。它通过⼤量⽂本数据训练，能够理解和⽣成⾃然语⾔。 Your paragraph text 更多的上下文数据，更自动化的执行方式 （Agent）。 5. 总体原则 1. 启动AI思维 培养领导层和关键员⼯对 ⽣成式AI的认知，了解其 在提升⽣产⼒⽅⾯的潜⼒ 4. 将AI融⼊到⽇常 ⼯作流程中 在每个部⻔培养1-2名AI专 家，定期分享经验，促进 知识交流和协作。 5. 评估与优化 持续评估⽣成式AI应⽤的 成效。定期收集员⼯反 馈，优化⼯具和流程。 2. 聚焦⾼价值任务 识别各部⻔⼯作流程中最