随着互联网和人工智能的快速发展，生成式AI已逐渐渗透到各行各业。得益于人工智能技术的逐渐成熟，医疗大健康行业也从AI融合应用与发展的探索阶段，过渡到深度应用层面的发力阶段。
随着人口老龄化、慢性病增多等问题加剧，医疗需求不断增长，但传统医疗服务模式已无法满足日益增长的需求。此时AI技术的大规模应用被视为医疗行业的“破局利器”，带来面对医疗需求快速增长的全新解决方案。
一、医疗行业现状与机遇
*图源：亿欧智库
1.国家层面的政策支持，医疗进入聚光灯下
自2015年3月十二届全国人大三次会议上「健康中国」概念首次提出后，政府将健康产业发展定位为国家战略，通过医疗改革、增加公共卫生投入、优化医疗保险体系等措施为医疗产业的发展创造了政策红利期。
2.随着人口老龄化和环境污染加剧，对健康的高要求带来潜在需求
后疫情时代，随着人口老龄化与居民健康意识提高，养老、慢性病等问题将受到广泛的关注。人们对健康随之有了更高要求，医疗需求不断增长。这为医疗产业提供了广阔的潜在市场发展空间的同时，也对当下传统医疗服务质量带来了全新挑战。
3.以AI为首的高新技术发展，为医疗行业注入新活力
得益于信息技术的不断发展和产业数字化的普及，人工智能、大数据、云计算、物联网等技术的应用推动医疗行业数字化转型，提升了医疗服务的精准度与个性化程度，为医疗行业的智慧化发展提供了有力技术支持。
二、AI助力医疗行业腾飞
1.智能化
- 智能诊断：利用大数据、人工智能等技术，智慧医疗可以根据患者就诊数据、疾病季节性变化等生成高精度诊断模型，快速分析患者症状、病历以及大模型数据，实现准确诊断疾病。
- 智能治疗：通过对患者的历史就诊数据、基因数据、生活习惯等进行综合分析，智慧医疗能够为患者提供个性化的治疗方案与康复计划，持续监测康复进展，提高了患者的护理质量。
- 临床支持：通过分析大量医疗数据，AI可以为医疗专业人员提供循证医学建议，提高诊断准确性和治疗选择的合理性。
2.高效化
- 优化问诊流程：智慧医疗能够通过智能化排班与大数据分析，合理安排医生与护士工作时间，同时智能分配患者至诊室候诊，减少等待时间过长的情况，确保患者及时就诊率。
- 提高工作效率：通过智能化的病历与药品管理系统，医生可以快速检索和查看患者的病历信息，减少重复劳动，药剂师可以快速准确地配发药品，全面提高从诊断到配药的全流程效率。
- 医学文献分析：大语言模型能够高效阅读与总结大量医学文献，帮助研究人员和临床医生了解最新研究进展与医学实践，减少工作量的同时确保医疗实践始终处于创新前沿。
3.便利化
- 随时随地获取医疗服务：得益于人工智能，APP、小程序、网站等多渠道可为患者提供在线咨询、远程诊断等服务，帮助患者随时随地获取医疗服务，无需到医院排队等待，提高就医效率。
- 远程医疗支持：大语言模型可以作为健康聊天机器人的底层智能支持，不仅能够提供持续的、个性化的健康相关支持，还能够提供医疗建议、检测健康状况甚至提供心理健康支持，为用户提供全方面的医疗服务。
- 医学文献分析：大语言模型能够高效阅读与总结大量医学文献，帮助研究人员和临床医生了解最新研究进展与医学实践，减少工作量的同时确保医疗实践始终处于创新前沿。
三、埃林哲如何实现医疗领域的AI赋能？
- 埃林哲AI智能助手 - 快速与低成本实现员工业务赋能：埃林哲以知识管理为视角对企业各业务核心进行梳理，建设企业级知识库，并集成现有大模型，快速帮助企业实现配置应用，打造专业级AI助手，为企业内部员工在采销、财务等关键业务环境赋能，提高企业知识的查询效率，为企业员工培训赋能。
- 埃林哲AI智能客服 - 高效反馈为经销商赋能：通过大模型训练与自然语言处理技术、数据管理与模型训练，以企业知识库为数据底座，埃林哲AI智能客服在准确识别客服问题并快速响应的同时，还可以根据用户历史数据和行为模式，为客户提供定制化服务，从而提高了提高销售转化率和客户满意度。
- 埃林哲AI智能供应链 - 精准预测为企业赋能：埃林哲依托云时通数智化平台的基础开放功能，将AI算法模块与华为的盘古大模型相连接，并结合行业内的顶尖业务实践，帮助企业打造新一代智能化订货系统。利用成熟的AI算法模型，实现智能化在线自动补货、智能库容预警与监控以及智能安全库存管理的同时，还能通过优化预测模型，支持企业基于经销商订货、大流行病等市场外部因素，指定未来的生成与销售计划，进一步帮助企业提升订货准确率，降低报废与呆滞率，实现降本增效。
*图源：亿欧智库
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