“蚁鸣利用计算机对人类医生顶尖医学能力的一次次总结和萃取，，，
，构建了最强助攻工具—医疗AI大脑，，有效克服了ChatGPT在医疗应用领域的相关缺陷。。”蚁鸣研究院院长在2023五湖健康大会上讲到。。

3月25日，，，2023五湖健康大会正式召开，，蚁鸣研究院院长与中华医学会健康管理学分会主委、
、、国家老年疾病临床医学研究中心主任、、中南大学湘雅三医院院长等多位行业领袖和专家共同出席大会主论坛，，，并发表题为《AI计算驱动生命健康》主题演讲。
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本文为蚁鸣研究院院长演讲内容梳理。。

“医疗AI大脑”有望成为医学革新的重要工具

工具是人类创造力的标志，
，伴随每一场超级工具的降临
，
，
，新一轮革命一触即发，，
，人与工具的协同进化、、互相改变从未停止。。

近年来
，，，人工智能技术发展迅速，，正从 “感知智能”大步迈向“认知智能”。。。感知智能是眼睛看得到、、、、耳朵听得到、、手触摸得到的一些感知信号，，
，而认知智能是AI技术对人类语言理解后进行推理，，，，实际上是人类的思维和大脑的行为的体现
。。。ChatGPT的出现是AI正从1.0阶段的感知智能向2.0阶段的认知智能跃迁的典型事件。。

ChatGPT作为大语言模型的冰山一角，，破题了 AI 应用场景碎片化的问题。。
。
。在医疗这个细分领域，，ChatGPT在健康咨询方面也给出了一些建议。。但是，，医学是一门非常严肃的学科
，，由于ChatGPT无法提供信息来源，
，，
，更无法确保信息的准确性和实效性
，
，所以它提供的答案
，，
，只能作为医生的参考，，，，并不能取代医生在其领域的专业性和权威性
，，，无法代替医生做出诊断回复
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AI 的 iphoness 时刻已然来临，，，面对ChatGPT爆火，，，，尽管BATJ已下场，，，，拿出看比学赶超的架势，，，但是，，，，他们关注的点是大语言模型整体的服务效果。
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在细分领域，，，，医疗健康方面，，，蚁鸣已摸爬滚打了十几年
，，使得我们在人工智能的各个层面都有领先的自研技术，，从最底层算法
，，，，到深度学习框架
，，再到预训练大模型，，，最终实现在应用领域效率的大幅度提升
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蚁鸣利用计算机对人类医生顶尖医学能力的一次次的总结和萃取，
，，构建了最强助攻工具—医疗AI大脑，，，，有效克服了ChatGPT在医疗应用领域的相关缺陷。
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三位一体，，，
，构建医疗AI大脑基础设施及核心能力底座

医疗AI大脑基于蚁鸣AI技术全栈赋能
，，包含医疗AI中台、、、、医疗知识中台和医疗数据中台，，
，，形成了自然语言处理、、机器视觉和隐私计算完整的技术解决方案，，，
，覆盖云慢病管理、
、、、老年人健康管理，，基层医疗等多个场景，，
，，以人工智能技术和场景应用突破产业边界，，，，为行业革新带来新的力量
。
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目前，，，蚁鸣医疗AI大脑正从1.0迈向2.0阶段，，，在1.0阶段，，我们采用了基于知识图谱的技术路线
，，，，在参加国家临床执业医师考试笔试中
，，蚁鸣医疗健康大脑经过多次评估，
，得分率75.2%，，超过大多数的人类考生。。接近于医师水平
，，
，，那么医疗AI大脑里面究竟装了什么？？

1、
、、、采用更加可信的知识图谱技术路线保证信息的正确性

蚁鸣构建的AI医疗健康大脑采用知识图谱的技术路线，，其底层主要来自于权威的医学文献、、规范和标准，
，，这就保证了知识的纯净和正确性，
，，广泛支撑了患者侧和医生侧全流程医疗AI应用。。。

2
、、通过隐私保护技术实现海量医疗知识的汇聚

蚁鸣研制了国内外领先的隐私保护下的分布式知识图谱构建技术，，，，能够实现对关键隐私数据的脱敏，，，在云端实现隐私保护下的知识图谱的构建，，，，从而将多个分散数据源的数据实现知识汇聚与沉淀，
，，，为构建超级医疗AI大脑奠定基础。
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3、、、、多模态感知技术实现C端用户体征数据的测量与分析。。。

蚁鸣公司有着多年的计算机视觉经验积累
，，，获得过Google举办的MegaFace百万干扰级算法挑战赛全球第二名
，，，
，第九届吴文俊人工智能科技进步奖等荣誉
。。公司创新性地通过移动终端视觉算法实现了对人体核心体征指标（心跳、、、、血压、、、血氧）的精准测量，，将通过APP/小程序的方式克服可穿戴AIoT价格昂贵、、、普及率低等问题，，同时采用云端大数据技术，，，为每个用户建立全生命周期的体征画像，，，，辅助用户做好日常的健康监测和健康预警，
，，
，充当人体健康的“智能器官”。
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随着医疗健康需求对AI的要求不断增加，，，，我们已经在研制AI大脑的2.0版，
，这里也采用预训练大模型的技术路线
，，医疗AI大脑将实现医疗诊断
、
、
、、智能认知、、、情感陪伴等多样化的任务。。。。

“医疗AI大脑”全方位赋能大健康产业发展

以医疗AI大脑为底座，，，，践行AI计算驱动生命健康
，
，，，形成人性化、、数字化、、普惠化医疗健康服务生态环境。
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为慢病管理赋能。
。。蚁鸣基于医疗AI大脑的云慢病管理服务覆盖了百余家慢病服务机构，，通过AI创新应用促进慢性病积极管理，，，，通过打通院内外系统及物联网设备中的数据，，，汇总患者包括健康状况、
、病情发展、
、、用药记录
、、治疗手段、
、、、过敏反应等信息
，，，，利用AI算法循证医学知识图谱
，，对数据进行智能化分析，，形成慢病患者生理指标
、、、、代谢和行为关联的知识模型，，，为后续的诊疗提供依据和便利。
。

为老年人健康管理赋能。。。基于医疗AI大脑，，，推动互联网与远程医疗的应用，，，进一步深化患者参与的信息化应用模式
，
，探索基于实体医疗机构的远程医疗和互联网诊疗创新服务模式，，，促进病人诊疗全链条、、
、连续性诊疗服务，
，，，推动现有就医模式的优化与变革，
，，，满足患者的便捷、、、延续性诊疗需，，
，将为4000万+老年人提供了健康管理服务。。

为基层医疗建设赋能。。蚁鸣为6000万+农村人口提供了优质的医疗服务，
，，促进优质医疗下沉。。
。。医疗AI大脑通过学习权威专家医学知识和海量电子病历，，构建多阶段的疾病诊断推理算法，，
，，并嵌入基层医疗卫生机构相关业务系统
，，能够形成一体化的医疗服务、、、健康管理工作体系，
，有效提高早期疾病的筛查广度和诊断精度
，，将优质医疗资源普惠大众
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在我们看来，，医疗AI大脑是认知智能在医疗健康垂直领域落地的重要底座。。。未来，，，我们将持续通过技术的进步，
，建设更好、、更新、
、、更具质量的基础设施
，，并由此为整个行业、、生产生活、、
、、科技进步提供更多有价值的服务，
，促进健康产业高质量发展
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