正逐步嵌入到患者问诊的全流程，在疾病的认知、就诊、治疗、随访等多场景中发 挥作用。通过构建医患双视角的智能交互系统，诊疗流程更优质、医生能力更专业、患者决策更自 主，系统性优化医疗资源适配问题。 在医疗供给侧，生成式 AI 通过知识压缩与认知增强，显著释放医生专业效能。传统诊疗高度 依赖个体临床经验，尤其在基层医院易受知识盲区限制。基于医学知识库和大语言模型训练的 AI 系统，可实时解析 风险大的难题， 以更高效、精准的方式推进药物研发进程。 从辅助问诊到新药研发，AIGC 正在嵌入诊疗流程与生命科学体系的全流程。通过大模型在语 义理解、知识生成与多模态推演上的优势，不仅提升了医生与患者的协同效率，也为病理机制解析 与药物创新提供了革命性工具，推动医疗体系向更智能、高效与个性化方向跃升。 07 医疗健康：AIGC 推动医疗 从诊疗协同到科研创新的系统性跃迁第二章 赋能场景 应对社会福利的重塑。尤其是在传统卫 生体系资源不足的地区，人工智能正成为弥合健康服务不均的关键力量。在部分中低收入国家， 由于缺乏专业眼科医生，糖尿病性视网膜病变常常得不到及时诊断。AI 系统在这类场景中被部 署至基层诊所，可即时分析视网膜图像，为医生提供辅助判断，不仅缓解了专业医疗人才短缺问 题，还显著提升了早期诊断率，有效防止了可避免的失明。类似的外溢效应也体现在孕产妇健康 管理中。在肯尼亚，一项名为