AI大模型的训练和应用需要强大的算力支持。目前，国内算力资源相对紧张，尚未完全实现自主可控，特别是在高端算力领域，对国外技术的依赖较为明显。在医疗领域呈现同样的问题，医疗数据的复杂性和多样性决定了大模型的训练和推理需要超强的计算能力，国内医疗AI大模型的发展受到算力制约的同时，医疗数据的安全性也面临潜在风险。

模型背后的巨大算力需求也带来了高昂的成本，对于中小型医疗机构或初创公司而言难以负担，进而影响AI大模型的普及与应用。

国内算力市场目前存在碎片化问题，各地智算中心虽多但缺乏有效的整合，算力资源的浪费和利用率低下。如何构建一个高效、协同的算力基础设施，是推动整个AI大模型行业发展的必要条件。

算法与数据是AI大模型的核心驱动力，然而，医疗领域在这两个方面都存在显著的挑战。

在算法层面，由于国内在AI底层架构和算法开发方面对国外技术的依赖，导致了AI大模型行业整体的自主创新能力不足。多数国内开发的AI医疗模型仍然基于国外的框架，对模型的优化和定制能力形成限制。

在数据层面，医疗行业的数据具有高度的敏感性和分散性，标准化程度较低，数据质量参差不齐，尤其是来自不同医院、不同设备的数据难以整合，获取高质量的训练数据成为一大难题。此外，数据安全与隐私保护问题使得数据的共享和流通受限，进一步加剧了数据获取的难度。

目前，大多数医疗AI应用仍处于探索和试点阶段，真正大规模应用的场景相对有限。如何推动AI大模型在医疗领域的全面应用，是当前行业面临的重大课题。

首先，如何将AI技术与医疗实践深度融合，提高模型的准确性、可靠性，和高度的可解释性，是实现应用的基础。

第二，医疗AI大模型的发展离不开完整的产业生态支持。目前，国内医疗行业的AI大模型应用尚处于起步阶段，产业链上下游的协同合作尚不充分，技术成果转化为实际应用的过程存在较大障碍。需要政府、企业、研究机构等多方的紧密合作，共同推动技术标准的制定。在医疗设备、数据管理、算法开发等领域，也需要企业与研究机构之间进一步加强合作。

第三，人才与市场需求遭遇瓶颈。AI大模型的发展对人才的需求呈现爆发式增长，目前面临巨大的人才缺口。此外，市场对AI大模型的前景存在观望态度，企业在推广和应用中面临较大阻力。

医疗行业由于其独特性和复杂性，在AI大模型的应用过程中，面临着更为严峻的挑战。

政策与行政管理的因素使得高质量医疗数据的获取更加困难，且医疗数据的标准化和共享程度不足，使得高质量数据在医疗AI大模型的训练过程中难以得到保证。不仅影响了模型的精度和效果，也限制了模型的应用范围。

围绕医疗数据，另一个常常被提及的隐患是数据偏见。AI大模型在训练过程中可能会产生不公平的决策结果，影响诊断和治疗的准确性，在医疗AI大模型的开发中，如何识别和消除数据偏见，确保算法的公平性和透明性，是必须面对的关键挑战。

医疗数据的敏感性要求在数据的收集、存储、处理和传输过程中，严格保障患者的隐私和数据安全。任何数据泄露或滥用都可能带来严重的法律后果和社会影响。因此，构建一个安全、可靠的数据管理体系，是医疗AI大模型发展的基础。

医疗AI的落地应用不仅需要技术的支撑，还需要应对复杂的监管要求。无论是在器械申报、临床研究，还是在数据使用的合规性方面，医疗AI大模型的推广都面临着巨大的挑战。这些问题如果得不到有效解决，将严重限制AI技术在医疗领域的应用深度和广度。

面对机遇与挑战，需要产业各方的共同努力，解决问题，协同创新，推动AI大模型在医疗行业的应用发展。针对以上问题，我们诚邀医疗健康领域的企业和机构积极参与到“AI大模型应用场景”产学研融通创新活动中来，提出创新性的解决方案，推动医疗行业的智能化变革。