开展“人工智能+”行动是今年政府工作报告中的新提法。政府工作报告在部署2024年工作任务中强调，“大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力”，并提出“深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+行动”。围绕怎样加快人工智能技术创新、如何开展“人工智能+”行动、怎样筑牢算力底座等话题，代表委员们展开热烈讨论。

 当前人工智能大模型发展取得实质性突破，加速迈入规模应用的新阶段，要推动人工智能从助力千行百业提质增效的辅助手段，升级为支撑经济社会转型升级不可或缺的基础设施和核心能力，加快从“+人工智能”向“人工智能+”转变。

  随着科技的发展，人工智能技术全面融入医疗健康全环节，也是人工智能向产业垂直领域发展的举措，借助医疗机器人、虚拟现实、增强现实、5G网络、人工智能等技术，实现人工智能辅助诊断、远程手术等业务模式，实现人工智能+医疗健康全流程智能化。

  人工智能技术融入诊前、诊中、诊后的医疗健康全流程；在诊前阶段，主要应用于疾病预防与健康管理；在诊中阶段，主要应用于辅助诊断、临床辅助决策、辅助治疗等；在诊后阶段主要应用于康复辅助等。同时，人工智能技术也与大健康产业细分行业深度融合，AIGC赋能大健康产业垂直领域高质量发展。

诊前：疾病预防与健康管理

AIGC技术可以用于智能问诊，通过自然语言处理技术自动回答患者的疑问，提高医疗服务效率。同时，AIGC技术还可以为个人提供个性化的健康管理建议，例如根据个人的身体状况、饮食、运动习惯等，提供相应的健康指导。

通过收集和分析数据，医生可以更好地判断病人病情，可实现计算机远程监护，对慢性病进行管理通过对远程监控系统产生的数据的分析，可以帮助患者寻找病因，发现潜在风险，实现预防病和早期治疗。

诊中：医学影像与辅助诊断

人工分析只能凭借经验去判断，容易发生误判。据中华医学会数据资料显示，中国临床医疗每年的误诊人数约为5700万人，总误诊率为27.8%，器官异位误诊率为60%，恶性肿瘤平均误诊率为40%。对于放射科生而言，患者拍片过程会产生几百甚至几千张片子，繁重的任务量加之疲劳的工作状态，容易导致漏诊:对于病理医生而言，依靠经验从众多细胞中找到癌变细胞难度较大，误诊现象时有发生。

人工智能技术与医疗影像数据的结合有望缓解此类问题。医学景像辅助诊断应用主要指通过计算机视觉技术对医疗影像进行快速读片和智能诊断。AIGC可以分析医学图像数据，如CT扫描、MRI和X射线图像，帮助医生快速和准确地识别病变和异常，提高诊断的准确性。

诊后：健康服务与康复辅助

AIGC在康复辅助方面，可以通过以下方式发挥作用：监测患者的身体状态，AIGC可以收集患者的生命体征数据，包括体温、血压、脉搏、呼吸、血氧等指标，并实时分析这些数据，帮助医生更好地了解患者的身体状态；辅助患者进行身体锻炼。

AIGC可以根据患者的身体状况和康复目标，为患者制定个性化的锻炼计划，并提供实时的锻炼指导和反馈，帮助患者更好地进行身体锻炼；辅助医生进行康复治疗：AIGC可以辅助医生进行康复治疗，包括为医生提供康复治疗方案、监测患者的康复进展、提供康复治疗效果评估等

总之，AIGC技术在大健康产业的应用前景非常广阔，可以为医疗行业提供更加智能化、高效化的解决方案，提高医疗服务的质量和效率。AI健康管理师作为第四次工业革命的参与者和受益者，更应该系统了解AI在大健康产业的广泛应用，不断升级自己的人工智能知识体系，积极参与到大健康产业中去，更好的为大众提供高质量的健康管理和健康服务。