》，2023年中国AI医疗行业规模已达到973亿元，预计到2028年将增至1598亿元，年复合增长率高达10.5%。这一快速增长预示着千亿市场规模的触手可及。然而，

　　在医疗领域，数据质量的要求极为严苛。高质量的训练数据不仅直接决定了AI大模型的性能表现，更关乎模型的验证与优化效果。数据作为人工智能的基石，其质量水平直接影响模型的准确性。目前，中国约有5000家医院具备病理科，但不足5%的医院将数字化应用于日常诊断，导致数据规模偏小，严重影响智慧化发展进程。

　　在算法层面，传统模式的数据标注依赖于病理学专业知识，这一过程不仅昂贵且耗时。个人主观性因素的干扰进一步增加了标注的难度。此外，大模型固有的“幻觉”缺陷在医疗这一高风险场景中面临更严峻的考验，尤其是在推理过程缺乏透明度的情况下，诊断建议的准确性将受到更大挑战。

　　破解数据集成难题需要产业各方的协同努力。中国联通副总经理郝立谦提出了建立专病标注联盟的倡议，旨在推动医疗机构、科研单位与产业伙伴的共同参与，构建从数据治理到标注的完整工程能力。通过这样的合作，可以研发专病智能辅助诊断模型和手术规划等应用。

　　以上海医联为例，其通过海量优质医疗数据资源，对标国际医疗数据标注规范，建设医疗多模态数据标注基础设施，提供自动化和PG电子官网半自动化标注工具。建立智能标注与人工复核的协同机制，构建涵盖24个主要病种的高质量医疗数据集，已支撑多家企业获得20余项NMPA医疗器械注册证，节省研发成本近2亿元，显著加快了我国医疗AI产品的临床转化进程。

　　随着市场对AI医疗的需求不断增加，数据质量的提升将成为影响整个行业发展的关键因素。未来，如何在确保数据标注精度的同时，提升可规模化生产能力，将是产业参与者面临的重要挑战。同时，多模态处理能力的不足也限制了AI医疗应用场景的拓展，尤其是在图文混合和视频应用能力方面。

　　在这一背景下，行业各方的协同与合作将显得尤为重要。你认为，接下来哪个领域的AI医疗应用将最具潜力？