在2024全球数字经济大会人工智能专题论坛中发布了“2024人工智能大模型场景应用典型案例”。本文整理了医疗医药领域发布的10个案例，通过展示人工智能大模型在医疗医药领域的落地应用，帮助解决实际问题，推动行业发展。

大模型赋能下

临床试验患者招募与数据质控

在患者招募场景，医渡科技利用大数据+大模型技术打造智能筛选系统，可以为肿瘤类项目平均节省88.5%人工筛查成本，非肿瘤类项目平均节省69.8%人工筛查成本。该药物临床试验加速平台已在北京大学肿瘤医院完成了系统部署及推广工作，发挥实际效果。

在数字化质控场景，医渡科技与北京大学肿瘤医院合作，利用AI自动扫描技术发现临床试验数据质量问题，针对不同项目类型、科室、申办方的项目进行风险和质量控制。公司目前正在将大模型技术全面融入临床试验场景，以覆盖更多的医疗机构、疾病种类，提供更丰富的服务内容。

APUS医疗大模型

提升儿童就医效能

APUS医疗大模型在河南省儿童医院围绕知识库构建、智能诊疗平台搭建、AI数字医生、智能评价体系建设方面进行实践落地。APUS医疗大模型自4月全面上线以来，迅速成为河南省儿童医院的明星服务项目，为数以万计的患者提供了精准的健康咨询服务、个性化治疗推荐、智能分诊、诊中提醒等服务，有效缓解了医疗资源紧张状况，大幅度提高了就诊效率。

智能超声时代

医疗AI大模型的创新应用案例

医准智能此前基于多模态数据打造的超声医学大模型，推出YiZhun Ultrasound GPT。以医疗AI大模型在超声影像中的应用，赋能超声影像智能化升级，更快速、更多维度地拓展动态实时超声AI应用场景，提升诊断和治疗效率，助力多病种研究，助力超声设备智能化升级。

云知声“山海”大模型

在门诊病历生成场景型应用

云知声基于山海大模型打造的门诊病历生成系统，与传统的录入方式不同，它能够智能筛选出与病情无关的对话，自动抓取并结构化处理关键问诊信息。随着医患对话的进行，系统界面上将逐渐生成了一份准确、简洁的医疗摘要。医生只需稍作修改，即可生成符合病历书写规范的标准病历，大幅提升了病历书写的效率，并减少了因手动录入而产生的错误，获得北京友谊医院的医生们的认可。

大模型平台

赋能天士力医药集团降本增效

天士力与神州数码展开战略合作，在效率提升领域，引入神州问学。例如，神州问学通过引入一个架构，能够在MaaS平台用不同底层算法管理各个领域，包括慧决策、慧财报、慧审计、慧分析、慧风控等模块。神州数码不仅能够提供AI应用落地实施服务、相比原厂实施成本更低，而且还支持开箱即用、累积了丰富的大模型工程经验、与企业共创将企业特色业务运行在问学平台上等多重价值，更能匹配企业的实际场景需求。

大模型助力

认知功能障碍诊疗水平提升

脑动极光携手首都医科大学宣武医院、北京灵汐科技有限公司、中国电子科技南湖研究院联合研发了“基于大模型的认知障碍疾病数字诊疗平台”，使用人工智能技术，进行智能辅助诊断、大规模智能化推送干预等，让患者自主完成进行精准评估和个性化干预训练，在提升诊断效率同时弥补医务人员缺口。平台借助AI+虚拟人的交互技术使得患者能够独立完成测评，突破了常规医生/护士一对一的服务模式，实现了一对多的高效服务。

AI判读通过与头部医疗机构判读的拟合，准确率达到90%以上，确保了诊断的规范性和一致性。此外，平台还运用了个性化的AI干预技术，基于近千万人次的认知训练数据构建了深度学习模型，能够每天从上百万候选训练组合中为用户精准推荐最适合的训练任务组合。该平台已应用于100余家头部医院。

数坤科技ShukunGPT

多模态数字医生赋能医院智慧化

数坤科技自主研发的医疗专用大模型——ShukunGPT多模态数字医生能真真切切地在医院场景中赋能医生、赋能患者，助力医院智慧化实现。在此之前，ShukunGPT多模态数字医生在全球最大的中文医疗评测榜CMB发布的榜单中排名第一；在北京市科委举办的行业大模型创新应用大赛中，ShukunGPT多模态数字医生获评大赛一等奖，医疗领域第一名。

文心生物计算大模型

为药物研发提质增效

北京市计算中心携手百度，利用百度飞桨螺旋桨PaddleHelix生物计算平台提供的文心生物计算大模型技术，对多年来积累的高质量“药物虚拟筛选数据库”的化合物进行了数据挖掘和过滤，提升虚拟筛选数据库的质量，显著提高药物虚拟筛选的效率和准确性。

AIGP平台

构建AAV活性预测ML模型

2023年11月，博腾生物与百图生科宣布建立战略合作伙伴关系，共同开发AAV载体设计并拓展AI在基因治疗领域的应用。百图生科将利用博腾生物的AAV技术平台和研究数据，开发AAV组装效率模型和分布模型。双方借助生命科学大模型的能力，加速AAV载体的设计。

首信红砥大模型赋能医保行业

提升百姓就医满意度

“首都信息医保数字人”是首信红砥大模型赋能医保行业的主要方式之一，它具备自然语言交互能力，在医保服务场景中能够实现为参保企业和市民答疑解惑，帮助解读医保政策，有效赋能基层服务人员，实现“智能专业服务”的普及。同时，“首都信息医保数字人”还能够在咨询互动中无缝衔接业务办理流程，让市民享受到“边聊边办”的便捷体验。

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2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势

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• 商业落地：《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》；
• 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
• 行业监测：《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。

3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：

• 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
• 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
• 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
• 工程落地：《从原型到生产：AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

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面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：

2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点

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3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题

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路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

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L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

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