AI技术在临床决策支持中的应用日益广泛，它凭借强大的数据处理能力、深度学习能力和自然语言处理能力，为医生提供了更加、高效的诊断与治疗建议。以下是AI技术在临床决策支持中的几个主要应用方面：
1. 辅助诊断
AI大模型通过分析海量的医疗数据，包括病历、影像资料等，能够辅助医生进行更准确的诊断。这些模型利用深度学习技术，能够自动识别医学影像中的病变区域，如肿瘤、炎症等，并给出初步的诊断意见。例如，首都医科大学附属北京天坛医院联合北京理工大学推出的“龙影”大模型（RadGPT），能够快速生成针对多种疾病的诊断意见，平均生成一个病例的诊断意见仅需0.8秒，显著提高了诊断效率和准确性。
2. 个性化治疗方案制定
AI技术还能够通过对患者的画像，制定个性化的治疗方案。通过对患者的病史、遗传信息、生活习惯等多维度数据的分析，AI模型能够预测患者对不同治疗方案的反应，从而帮助医生选择适合患者的治疗方案。圆心科技的源泉大模型就是其中的代表，它根据每位用户的特性，提供定制化的疾病科普和药品服务，有效提升了患者管理的效率和效果。
3. 病历质控与医疗文书生成
AI大模型能够生成规范的医疗文书模板，并快速检测病历和影像资料中的缺陷，从而提高医疗质量和效率。这些模型能够模拟人工专家的思维方式，对病历文书中存在的内涵缺陷进行自动分析，并通过推送缺陷问题和修改意见的方式，供医生参考和修改。惠每科技推出的医疗大模型在病历质控场景中的应用就是一个典型案例，它能够有效降低医疗差错率，提升医疗质量。
4. 科研与临床辅助
AI大模型在医学科研和临床辅助方面也发挥着重要作用。这些模型能够基于海量的医学文献和临床数据，进行智能阅读、和分析，为科研人员提供有力的数据支持。AI模型还能够通过自然语言处理技术，实现病历搜索、智能数据加工、自动化统计分析等功能，加速科研产出周期。医渡科技大模型就是其中的佼佼者，它基于超过千亿精细化Token训练而成，能够全面支持临床科研人员的科研需求。
5. 公共卫生与流行病预测
AI大模型还能够辅助流行病学的大数据分析及趋势判断。通过整合多源数据，AI模型能够实现对传染病疫情等公共卫生事件的实时监测和预测。例如，中国科学家利用自适应AI模型和多源数据预测重庆市流感活动度的研究，就是AI技术在公共卫生领域应用的。
AI技术在临床决策支持中的应用涵盖了辅助诊断、个性化治疗方案制定、病历质控与医疗文书生成、科研与临床辅助以及公共卫生与流行病预测等多个方面。这些应用不仅提高了医疗服务的效率和质量，还为患者提供了更加、个性化的医疗服务体验。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI技术将在未来为医疗健康领域带来更多的变革和机遇。
