从全心脏模型到基于 LLM 的疾病网络分析，清华长庚医院李栋从数据视角剖析医疗大模型发展趋势
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内容提要
随着人工智能技术的发展，医疗领域正在发生深刻变革。李栋教授在北京智源大会上指出医疗数据在大模型应用中的重要性，并强调数据治理和算法定制的必要性。尽管面临算力和算法的挑战，AI依然能够提升医疗效率，推动智慧医疗的创新与发展。
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延伸解读
医疗数据的重要性
李栋教授强调，医疗数据是大模型的核心，尤其在中国医疗数字化转型中扮演关键角色。数据治理和算法定制的必要性不容忽视，医院需建立高效的数据处理机制，以确保数据质量和应用效果。
大模型应用的挑战
在医疗场景中应用大模型面临算力、算法和数据治理等多重挑战。尤其是算法的幻觉问题和算力成本，医院需谨慎评估这些风险，以避免影响诊疗质量和效率。
智慧医疗的未来
智慧医疗的核心在于数据驱动的创新模式。未来，医院应重视跨学科合作，培养具备医疗与数据分析能力的人才，以推动AI在医疗中的有效应用，提升整体医疗服务水平。
❓
Q&A
李栋教授在北京智源大会上分享了哪些关于医疗数据的观点？
李栋教授强调医疗数据在大模型应用中的重要性，并指出数据治理和算法定制的必要性。
大模型在医疗应用中面临哪些主要挑战？
大模型在医疗应用中面临算法硬伤、幻觉问题、算力陷阱和AI公平性等挑战。
智慧医疗时代需要怎样的数据驱动模式？
智慧医疗时代需要以数据驱动的医疗模式，以应对资源不均和效率低下的问题。
李栋教授提到的医疗评判标准的变化是什么？
医疗评判标准正在从传统的三甲标准转向六要素竞争，强调算力、数据治理和算法工程师的重要性。
如何解决大模型训练中对数据的高要求？
大模型训练需要走通分层级的数据治理模式，以提供高质量、系统化的数据，提升训练效果。
李栋教授在心血管研究中提出了什么创新模型？
李栋教授提出了整合心脏血管、神经、肌肉等多维度数据的全心脏模型，用于预测心律失常风险。
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