序言

随着人工智能变革的加速发展，以大模型为代表的生成式人工智能(以下简称生成式AI)崭露头角，创新的浪潮将影响千行百业。在国家提出加快发展新质生产力的今天，生成式AI作为新兴突破性技术得到了越来越多的关注。在医疗医药领域，生成式AI有望在传统人工智能(以下简称传统AI)的基础上，以更革新的技术、场景化应用的形式，助力行业更高质量发展，并进一步助推健康中国战略的实现。

本文从医疗医药领域的应用层面，深入思考生成式AI在多种行业场景中的赋能价值，并探索其落地的可行性，展望这一新兴数字化技术赋能医疗医药行业的广阔前景。

新质生产力是创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。

科技创新能够催生新产业、新模式、新动能，是发展新质生产力的核心要素。必须加强科技创新特别是原创性、颠覆性科技创新，加快实现高水平科技自立自强，打好关键核心技术攻坚战，使原创性，颠覆性科技创新成果竞相涌现，培育发展新质生产力的新动能。要及时将科技创新成果应用到具体产业和产业链上，改造提升传统产业，培育壮大新兴产业，布局建设未来产业，完善现代化产业体系。

大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力。深入推进数字经济创新发展。制定支持数字经济高质量发展政策，积极推进数字产业化、产业数字化，促进数字技术和实体经济深度融合。

深化大数据、人工智能等研发应用，开展'人工智能+行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。

看变革力

生成式AI的崛起，对传统AI构成了颠覆性的挑战，为人类带来了前所未有的创造力和想象力。当我们从各维度可以直观看到，从传统AI到生成式AI的发展是一个既有进化又有新生的过程。二者之间既有对比两种技术时，区别，又有结合。

区别一:传统AI是“严谨的学者”，而生成式AI更像“创造性的艺术家

传统AI和生成式AI的区别在于工作目标，以及对待知识的态度和方法。传统AI更注重对已有知识的运用和推理它的目标是回答特定问题或解决特定任务，其工作方式更像是知识的传递。而生成式A1则更注重生成和创造，它的目标是生成全新的、真实的、有用的数据和内容，其工作方式更像是知识的归纳和演绎。这种区别使得它们在各自领域中发挥着重要作用，并为未来的发展提供无限的可能性。