1. 医疗影像智能分析

应用场景：通过深度学习算法分析CT、MRI、X光等医学影像，辅助识别肿瘤、血管病变、骨折等异常。

技术优势：可快速标注病灶位置，量化分析病灶尺寸、密度等特征，降低医生漏诊率。

案例方向：肺结节检测、乳腺癌筛查、眼底病变分析等。

2. 药物研发加速

分子筛选：利用生成式AI设计新型药物分子，预测化合物与靶点蛋白的结合能力。

临床试验优化：分析患者数据匹配试验人群，预测药物副作用，缩短研发周期。

案例：COVID-19流行期间，类似技术被用于抗病毒药物筛选。

3. 电子病历（EMR）深度挖掘

结构化处理：从非结构化的病历文本中提取关键信息（如诊断结果、用药记录），构建知识图谱。

风险预警：通过时序数据分析，识别患者并发症风险（如术后感染、慢性病恶化）。

4. 个性化精准医疗

基因组学分析：整合基因测序数据与临床信息，为癌症、罕见病等提供靶向治疗方案。

治疗推荐：基于患者历史数据与医学指南，生成个性化用药建议。

5. 疾病预测与健康管理

慢病防控：利用可穿戴设备数据预测糖尿病、高血压患者的病情进展。

流行病建模：结合气候、人口流动数据预测传染病传播趋势。

6. 医疗机器人与辅助诊断

问诊助手：通过多轮对话收集症状，提供初步分诊建议，缓解门诊压力。

手术导航：结合影像实时分析，辅助医生进行微创手术操作（如神经外科定位）。

7. 医疗知识库与科研赋能

文献挖掘：从海量论文中提取药物相互作用、治疗方案证据链。

科研洞察：发现潜在生物标志物或疾病关联因素，加速新研究假设生成。