“AI对世界的改变，一定是通过技术与产业融合实现的。大模型的快速进步，推动我们正在进入一个被AI重塑的时代。但大模型只是起点，未来应用落地的产业变革是更大的图景。”

2023年对于人工智能产业而言是非常重要的一年，尤其是以GPT-3、ChatGPT为代表的大模型技术所取得的显著成果标志着以专用小模型训练为主的“手工作坊时代”向通用大模型预训练为主的“工业化时代”的人工智能研究范式转变，敲开了通用人工智能的大门。AIGC（AI-Generated Content）指利用人工智能技术（生成式AI路径）来生成内容的新型内容生产方式。AIGC应用创新的技术支撑为“生成对抗网络（GAN）/ 扩散模型（Diffusion）”与“Transformer预训练大模型”的两类大模型分支。在国外AIGC应用展示出大模型的能量的同时，我国企业也加强了相关产品技术布局，云厂商、AI大厂、创企、各行业公司及技术服务商等产业各领域玩家纷纷发布大模型或基于大模型的应用产品及各类技术服务。

在这样一个文档密集的行业中，医疗保健领域并不缺乏大型语言模型的应用场景。以下是大型语言模型功能的示例，这些功能在医疗保健环境中应用时，可以简化流程并改进整体工作流程。

• 临床记录：医疗健康专业人员可以使用LLM创建准确且全面的临床记录，使用LLM分析患者数据并生成相关摘要。这有助于减轻记录负担，同时确保准确记录重要信息。

• 改进信息提取：从非结构化文本（例如患者记录或研究文章）中识别和提取相关信息是LLM的另一个自然应用。这种能力使医疗保健组织能够释放隐藏在庞大数据存储库中的宝贵见解，最终支持更好的决策。

• 高级沟通能力：由于大语言模型擅长理解自然语言，因此非常适合患者与提供者沟通等任务。这些模型可以通过以上下文相关的方式解释和回应患者的询问、担忧或反馈，促进更有效的互动。

• 文件生成和管理：大语言模型可以自动生成重要的医疗保健文件，例如同意书、弃权书和出院摘要。通过从患者记录中提取相关信息并预先填充这些文档，LLM可以节省时间，最大限度地减少错误风险，并使提供者能够让患者感觉他们了解他们，而无需要求重复信息。当纳入智能入院和登记工作流程时，这些工具能够轻松捕获准确的患者信息，从而最大限度地提高临床和财务成果。

图片来自：联影数据 智慧医疗

• 其中生产制造的应用包含运营管理，使用自然语言交互方式，分析操作和运营人员的自然语言指令，进行对应数据、信息的查找、呈现和关联分析等，提高信息查找和分析的效率，帮人员更直观快捷的获取所需的信息。
• 质量安检，使用大模型提供更强的视觉检测能力，用于质检、安全监测等，提高模型泛化能力，降低训练样本需求。生成模拟检测图像的缺陷样本，补充小样本的不足，提高模型准确性等。自动对检测的结果进行分析，并生成检测报告等。
• 在计划调度层面，使用大模型进行排产排程优化、生产和物流调度优化，提高算法能力，基于自然语言自动生成PLC控制代码,提高开发效率，降低开发门槛。在自动化控制层面，使用自然语言与机器人交互，对工业机器人进行智能控制，提高机器人场景适应性降低操作难度。