我们正站在医疗健康范式变革的十字路口。海量的影像数据、复杂的基因组信息、以及持续增长的患者服务需求，对传统医疗体系构成了巨大挑战。而人工智能，正以其前所未有的数据处理、模式识别与自动化能力，悄然成为这场变革的核心引擎。从赋能医生的“超级助手”，到重塑研发的“加速器”，AI工具已深度渗透至诊疗全流程。本文将为您系统梳理那些正在定义未来医疗图景的关键AI工具，揭秘技术如何让精准、高效、可及的医疗服务成为可能。
- 讯飞晓医-AI 健康助手：基于讯飞星火医疗大模型技术和讯飞医疗多年行业知识积累，可提供医学健康知识查询与问答、症状自查、检查检验单解读、中医辨证、健康档案管理、医疗信息快速查询等辅助建议功能。包括“看病前问晓医，了解就医攻略；用药时问晓医，了解药物禁忌；检查后问晓医，了解健康状况”等全新就医体验，还有“症状自查”“药物查询”“中医辨证”“检查检验单解读”“找医院”“找科室”“饮食建议”七大功能。可在豌豆荚下载安卓最新版，版本为 1.9.0，大小 90.67MB，开发商是讯飞医疗科技股份有限公司。需注意它不能替代医疗专业人士的诊断和治疗。
- 清华长庚肝胆专科智能体 “AI肝胆医院”：由清华长庚医院联合悦尔AI团队研发，深度整合该院肝胆外科国家临床重点专科资源，构建覆盖肝胆肿瘤、胆结石、肝硬化等20+亚病种的专科知识图谱，病灶识别准确率达98.2%。支持CT/MRI影像多模态分析、肝储备功能智能评估、手术方案模拟推演全流程，并且整合院内数据（检查检验结果、诊疗记录等）与院外数据（社区体检报告、外院就诊信息等），实现跨机构、跨区域的数据互通。
- 智览医疗大模型微调平台的健康助手：以小程序形式推出，未来可能会有 App 应用。可帮助患者进行健康咨询，通过智能自诊、用药查询、报告解读等服务满足个人健康咨询及管理的需求。由北京智览医疗科技有限公司研发，其医疗大模型微调平台具有自主知识产权，可覆盖智慧医疗全生态，利用特定领域数据训练提高在医疗领域的处理能力，构建医生深度参与的微调生态，协力打造适应多科室、多病种需求的专病大模型。已与多家知名三甲医院专家团队深入合作构建智慧医疗数据集。
- AI 看诊助手：是一款小程序，可在应用宝官网下载应用宝电脑版，在电脑上运行 Android13 系统来全面体验其丰富功能。具有人工智能舌诊功能，可管理身体健康变化过程。开发商为中山市中希信息科技有限公司。
- onconaut：由马克斯·德尔布吕克分子医学中心(mdc)开发的基于 AI 的在线工具，输入简单关键词，如“kras 与肺癌”，几秒钟内可获得临床研究清单，包括最新临床指南、针对特定突变癌症的可用药物列表、相关风险及治疗结果统计数据等。
- 人民日报健康客户端的“AI 健康管家”：联合百度健康上线，基于百度文心、灵医两大模型，融合数字人创新模式，提供常见疾病问答服务、AI 用药说明书、AI 睡眠助手三大健康服务。
- 美年健康的多种 AI 诊断工具：嵌入胸部 CT、眼底相机、胶囊胃镜等多个环节，通过现代科技赋能医生，提高阅片准确率，降低阳性漏诊率，更早期、更高效地达到疾病筛查的目的。如动态血糖仪一次植入可实时监控 14 天，打开手机就能看到血糖高低，还可数据共享。
- Azure AI Health Bot：微软推出的新型生成式 AI 聊天机器人，可从医疗保健机构之外的外部来源中提取信息，回答医生提出的问题，例如特定疾病的治疗指南和流程等；患者也能通过它询问有关疾病的症状和对医学术语的解释。
- 谷歌的 Vertex AI：允许医生从临床记录、扫描文档和电子健康记录中提取信息，以便在同一个地方访问这些信息。
- 夸克 APP 的健康助手：融合医学知识图谱和生成式对话能力，搜索健康信息的正确率较高。提供病症原因、用药建议、就医指南等实用易懂的健康内容，以多样化的信息呈现方式满足用户个性化需求。经过精调和知识增强，以高分通过临床执业医师资格考试，幻觉率低。与全国顶级公立三甲医院的专家共建大模型内容生态，确保内容的专业性、正确性和科学性。可实现线上线下全流程的服务推荐，如找附近医院、找优质医院、去预约挂号等。但回答速度较慢，服务功能类别相对较少，操作方式也较少。
- evozyne 使用的预训练 AI 模型：由 NVIDIA 提供，用于创造在医疗和清洁能源领域具有重大潜力的蛋白质，能理解文本技术并预测如何组装出满足需求的新蛋白质，通过扩展到多个 GPU 加快训练速度，将训练时间从几个月缩短到一个星期。
- invenioimaging 开发的技术：能够助力外科医生在手术室采集样本后，立即对组织活检进行评估，以往需数周的分析结果，在 AI 加速下只需短短三分钟。
- 鹰瞳 airdoc 眼科 AI 大模型：采用 monailabel 实现快速标注大量医疗影像数据，加速眼底影像处理和报告生成，提高复杂三维眼科 OCT 影像的疾病分析与识别速度；采用云上 NVIDIA T4 GPU 作为推理平台，相比应用 CPU 推理速度提升 40 倍；采用 NVIDIA TensorRT 推理框架做推理计算，通过简单网络模式转换进一步翻倍推理速度。
- NYU Langone Health 的 NYUtron：可预测病人 30 天内再入院风险，使用纽约大学朗格尼健康中心的 10 年健康记录进行预训练，由近 40 万名病人超过 40 亿字的临床笔记组成，相比最先进机器学习模型，预测再入院准确率提高 10%以上。10
- vinbrain 的 draid 软件：用于自动 X 光诊断，可从 X 光胸片中检测出肺部塌陷特征，在包含 250 多万张影像的数据集上训练，已被部署在多个国家的 100 多家医院；使用 NVIDIA DGX SuperPOD 后模型训练速度大幅提高，从 CPU 转向 NVIDIA Tensor Core GPU 后，医疗影像 AI 的推理速度提高 3 倍以上，视频传输速度提高 30 倍以上。
