醫(yī)衛(wèi)信息化發(fā)展，政策成為有力推手。上半年電子病歷系統(tǒng)功能應(yīng)用水平分級評價標(biāo)準(zhǔn)、醫(yī)院信息互聯(lián)互通標(biāo)準(zhǔn)化成熟度測評指標(biāo)體系，醫(yī)院智慧服務(wù)分級評估等需求提升。醫(yī)療衛(wèi)生信息系統(tǒng)向著集約化、一體化發(fā)展，以適應(yīng)醫(yī)療集團信息共享、多系統(tǒng)集成使用等，助力醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)實現(xiàn)信息共享、互聯(lián)互通。醫(yī)療信息化市場持續(xù)增長。

與此同時，ＡＩ＋醫(yī)療應(yīng)用也被看好。浙商證券于近日發(fā)布《關(guān)注國產(chǎn)算力和醫(yī)療ＩＴ標(biāo)的——計算機２３Ｑ４策略報告》（下稱《報告》）。

《報告》指出，大模型已經(jīng)產(chǎn)品化并實現(xiàn)試用。例如，衛(wèi)寧健康基于ＷｉｎＧＰＴ與行業(yè)開放大模型打造醫(yī)護(hù)智能助手ＷｉＮＥＸ?。茫铮穑椋欤铮魹獒t(yī)護(hù)人員提供病歷文書生產(chǎn)、醫(yī)療質(zhì)量監(jiān)管、風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警、醫(yī)學(xué)知識服務(wù)以及診療過程優(yōu)化、管理效率提升等智能化服務(wù)；創(chuàng)業(yè)慧康利用大模型能力打造一系列產(chǎn)品，包括新一代電子病歷、患者個性化就醫(yī)引導(dǎo)、慢病患者篩查識別、日常工作助手、低代碼平臺等，部分產(chǎn)品已在三甲醫(yī)院試用。

除傳統(tǒng)信息化廠商外，不少互聯(lián)網(wǎng)大廠、人工智能企業(yè)也紛紛推出醫(yī)療大模型。例如，復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院于光啟慧語聯(lián)合開發(fā)的“光語醫(yī)療大模型　”，商湯科技發(fā)布的升級版醫(yī)療健康大語言模型“大醫(yī)”，騰訊在混元大模型基礎(chǔ)上開發(fā)的醫(yī)療大模型等，均已在醫(yī)院展開應(yīng)用。

《報告》認(rèn)為，醫(yī)院對ＡＩ大模型產(chǎn)品需求切實存在。在醫(yī)?？刭M、分級診療的大背景下，ＡＩ能夠通過提升人效、精細(xì)化運營、專業(yè)賦能的方式，幫助醫(yī)院實現(xiàn)降本增效，同時幫助基層醫(yī)院提高醫(yī)療能力。因此，ＡＩ大模型所嵌入的產(chǎn)品有望實現(xiàn)較好的落地，接下來，醫(yī)療ＡＩ大模型商業(yè)化落地有望加速推進(jìn)。

ＡＩ大模型的發(fā)展離不開數(shù)據(jù)，健康數(shù)據(jù)、臨床數(shù)據(jù)共享應(yīng)用當(dāng)前還面臨許多難點，但８月以來政策端頻頻落地，為數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)提供了有效抓手，促進(jìn)各方積極參與數(shù)據(jù)要素實踐，國家數(shù)據(jù)局掛牌也使數(shù)據(jù)要素化、資產(chǎn)化向前邁進(jìn)了一步?！秷蟾妗氛J(rèn)為，中短期內(nèi)地方政府?dāng)?shù)據(jù)會逐步運營起來，基于各地政府政策對于獲取運營權(quán)的要求，有能力開拓數(shù)據(jù)要素下游應(yīng)用市場的企業(yè)，例如深耕醫(yī)保等領(lǐng)域的ＩＴ廠商，可能會占據(jù)先機。

充沛的算力是ＡＩ大模型成功實現(xiàn)商業(yè)化落地的前提，算力也是政府及企業(yè)重點關(guān)注的一環(huán)。美國不斷收緊高端芯片限制，算力芯片國產(chǎn)化迫在眉睫?！秷蟾妗分赋觯覈陙沓掷m(xù)加大超算政策支持，目前已進(jìn)入超算算力互聯(lián)階段，未來有望建成一體化超算算力網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)平臺，實現(xiàn)算力資源的統(tǒng)籌調(diào)度。

今年１０月，工信部等六部門聯(lián)合印發(fā)了智算算力新基建頂層規(guī)劃——《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動計劃》，提出加強行業(yè)算力建設(shè)布局，滿足醫(yī)療等行業(yè)應(yīng)用需求，支撐傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。統(tǒng)籌建設(shè)國家和省級醫(yī)療大數(shù)據(jù)中心，完善區(qū)域全民健康算力平臺，支撐“互聯(lián)網(wǎng)＋醫(yī)療健康”應(yīng)用體系高質(zhì)量發(fā)展。加快基層衛(wèi)生健康邊緣數(shù)據(jù)中心建設(shè)，強化對各級醫(yī)療機構(gòu)的邊緣算力支撐，實現(xiàn)醫(yī)療算力資源的有效下沉。接下來各地政策有望逐步跟進(jìn)，滿足人工智能發(fā)展算力需求，為ＡＩ大模型在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用保駕護(hù)航。

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