引言

自從ChatGPT爆火以來，各種AI大模型紛紛亮相，如百度科技的文心一言，科大訊飛的訊飛星火，華為的盤古AI大模型，騰訊的混元AI大模型、阿里哪吒大模型等。業界戲稱這種現象為“百模大戰”。不僅如此，這些通用的AI大模型逐漸向各個垂直行業拓展，生命科學和醫療健康行業是拓展相對較快的一個行業。從2023年2月份到10月初，國內的醫療大模型已經出現了近50個。2023年9月25日，由中國信通院、國家衛健委、協和醫院等多家醫院和公司共同發布了《醫療健康行業大模型應用技術要求》規范出臺，為醫療大模型的發展指明了方向。

是德科技如何賦能醫療大模型應用？

目前，很多醫療大模型已經在醫療實踐中獲得了應用。有很多專家認為，AI將來一定會取代醫生。但是，當前AI（大模型）技術在醫療的臨床使用中還有很多的技術風險與挑戰，需要進一步解決和完善。在2023年發布的《人工智能大模型賦能醫療健康產業白皮書》中，主要闡述了以下四個方面的風險與挑戰，即技術風險，根源是數據的準確性和可靠性造成；安全風險，包括數據安全和患者的隱私安全。另外還包括倫理道德風險與應用挑戰等。

是德科技可以從幾個方面促進醫療大模型的發展與應用。

醫療設備采集數據的準確性和可靠性

AI大模型的基礎是海量的大數據。醫療大模型數據的來源是醫院的臨床診斷數據或遠程醫療診斷數據。這些數據是通過醫療設備終端采集的，例如醫療影像系統，大家熟知的有核磁共振MRI，CT，超聲和內窺鏡等。大家可知道，全球生產核磁共振儀MRI的頭部廠家都在使用是德科技的測試儀器在做研發或生產嗎？是德科技醫療影像測試方案有效保證了醫療設備采集患者數據的準確性和可靠性。這些數據是訓練醫療AI大模型并作為醫療診斷的基礎，是保證醫療AI大模型正常運轉的關鍵。

醫療影像設備測試

此外，由于現實世界中，采用的無線射頻新技術越來越多，空中的無線信號和頻譜也越來越復雜，這對有源醫療設備的EMC測試提出了更高的挑戰。例如在醫院的醫療環境中，既有各種醫療影像等電子設備，也有遠程監護，可穿戴醫療或植入等醫療設備，還有醫院辦公用的電腦、無線路由器以及病人的手機和周圍的基站等。這些設備之間會互相干擾，對醫療設備的EMC特性有極高的要求。是德科技的EMC接收機以及是德科技與合作伙伴開發的EMC測試系統能夠有效的對醫療設備的EMC性能進行驗證。

醫療設備EMC測試

醫療數據傳輸的準確性和可靠性

隨著數字醫療的發展，病人的原始采集數據，包括影像數據、體外化驗數據等等，需要通過醫療設備的各種數字接口或無線通路傳到服務器供臨床醫生調用，醫療設備與無線技術的結合，使醫療設備變得越來越智能，例如基于５G的遠程醫療系統或手術系統，醫院的影像數據傳輸系統等等。是德科技在數字接口測試以及無線傳輸測試方面的測試方案能夠有效的保證醫療數據傳輸的準確性與可靠性，降低了醫療大模型的數據使用風險。

醫療物聯網設備測試

醫療信息化軟件和安全測試

醫療AI大模型的發展，離不開各醫院和醫療系統的信息化建設，如EMR系統，HIS系統和醫療影像系統PACS等，這些系統組成了醫院的醫療信息化網絡。一方面，需要保證各個系統之間以及醫院之間的數據共享，還要在此基礎上保護數據安全以及患者的隱私。只有這樣，才能保證醫療大模型的準確而安全的使用。

醫療信息軟件系統測試

除了醫院自身的醫療信息化網絡，包括醫療診斷設備的聯網等，還有跨院和跨區的“醫共體”和“醫聯體“網絡，遠程醫療網絡等。醫療網絡安全事故在全球范圍內已經屢見不鮮，這直接影響到醫院設備和病人本身的人身安全。醫院每年都會對自己醫院內的網絡進行”安全保護“測試。

醫療互聯網安全測試

是德科技的軟件測試方案以及網絡安全測試方案不但可以測試EMR等信息系統的性能，還可以測試醫療網絡的安全性，為醫療大模型的應用保駕護航。

AI技術的快速發展，必將持續對醫療健康技術產生深遠的影響。如前幾天橫空出世的Sora人工智能文生視頻大模型，會進一步推進醫療技術的發展




審核編輯：劉清