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垂直领域大模型的场景适配与落地实践（第3页）

1. 影像诊断：让AI“帮医生看片子，减少漏诊误诊”

医生看CT、MRI这些影像，很容易因为疲劳或者经验不足漏诊早期病灶（比如肺部小结节），尤其是基层医院的医生，经验相对少，漏诊率更高。医疗大模型能学几十万甚至几百万张影像片，帮医生识别病灶，准确率能赶上资深医生。

比如某医疗大模型专门看肺部结节，它学了50万张肺部CT影像，能识别出直径1毫米的小结节，诊断准确率达96%，和有20年经验的放射科医生水平差不多。基层医院的医生用这个模型，遇到不确定的CT片，让AI帮忙分析，能大大减少漏诊——以前基层医院漏诊早期肺癌的比例有15%，用了模型后降到了3%，很多患者能早发现早治疗。

2. 病历生成与分析：让医生“少写文书，多看病”

医生每天要写大量病历，既要记录患者的症状、检查结果，又要整理既往病史、过敏药物，很费时间，有时候忙起来还会写错。医疗大模型能帮医生自动生成病历，还能提取核心信息。

比如医生给患者看完病，只需要输入“患者男，50岁，咳嗽3天，CT显示肺部有炎症，无药物过敏史”，模型就能自动生成规范的病历，还会把“肺部炎症、无过敏史”这些核心信息标出来，医生只需要核对一下，不用再从头写。以前医生写一份病历要20分钟，现在5分钟就能搞定，每天能多接诊10多个患者。

3. 药物研发：让AI“加速找新药，少花时间和钱”

研发一种新药特别难，要分析大量药物分子结构、测试对疾病靶点的效果，以前得花3-5年才能完成临床前研发，还不一定成功。医疗大模型能快速分析这些数据，预测药物的有效性和安全性，缩短研发周期。

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比如某药企用大模型研发抗癌药物，以前要筛选10万个药物分子，才能找到1个可能有效的；大模型能通过算法预测哪些分子最可能对癌细胞有效，只需要筛选1万个分子就行，还能预测药物的副作用。结果把这款抗癌药物的临床前研发时间从3年缩短到1.5年，节省了上亿元的研发费用。

4. 健康管理：让AI“当私人健康顾问，个性化提建议”

现在很多人有智能手表、血压计，能收集自己的心率、血压、运动数据，但不知道怎么根据这些数据调整生活方式。医疗大模型能分析这些数据，给出个性化的健康建议。

比如糖尿病患者，每天测血糖会有波动，模型能根据他的血糖数据（比如餐后血糖高）、饮食记录（比如吃了很多米饭）、运动情况（比如每天只走2000步），给出建议：“减少米饭摄入量，换成杂粮饭，每天增加30分钟快走，餐后1小时测血糖”。患者跟着调整，血糖能更稳定，减少并发症的风险。

（三）金融领域：AI当“风控和服务助手”，又安全又高效

金融领域的核心需求是“控制风险（别赔钱）、提升服务（让用户满意）”，所以垂直大模型主要干四件事：智能风控、智能投顾、合规监测、智能客服，每一件都能解决金融行业的痛点。

1. 智能风控：让AI“判断谁能贷款，少坏账”

银行贷款最怕“坏账”——把钱借给还不起的人，最后收不回来。以前银行靠人工审核贷款，看用户的收入证明、征信报告，效率低还容易出错；现在大模型能分析更多数据，精准评估风险。

比如某银行的信贷大模型，不仅看用户的收入、征信，还会分析用户的交易记录（比如每月是否按时交房租、水电费）、行为数据（比如是否经常逾期还款）。以前人工审核，100个人里能通过30个，其中有5个会坏账；现在大模型审核，能通过45个（通过率提升15%），但坏账的只有1个（坏账率降低8%）——既帮银行多放了贷款，又减少了损失。