刘子栋：医学大模型重要，临床应用研究更重要

刘子栋/文 在科技飞速发展的今天，人工智能已经成为各个领域的热门话题，在肾脏病学领域，尤其是血液透析方面，其也展现出了巨大的潜力。

人工智能借助大数据和大模型，能够对海量的临床数据进行深度分析。通过对患者的年龄、性别、基础疾病、透析时间、透析参数等大量信息的整合处理，它可以精准预测透析过程中可能出现的并发症，如低血压、高血压、心律失常等。这使得我们能够提前采取干预措施，防患于未然，降低并发症的发生率，提高患者的透析安全性。例如，某些先进的人工智能系统，能够根据患者过往的透析数据，提前预测低血压的发生风险，为医护人员调整透析方案争取宝贵时间。

同时，人工智能在优化透析处方的制定上也发挥着关键作用。它能够综合考虑患者的个体差异，为每一位患者制定最为合适的透析剂量、透析时间以及透析液成分等。这不仅有助于提高透析的充分性，还能最大程度减轻患者的不适，改善患者的生活质量。

然而，在当今这个大家都高度重视大数据和大模型，将大量精力投入到大模型建立的时代，我们必须清醒地认识到，应用才是关键。建立大模型固然是人工智能发展的重要基础，它为我们提供了强大的理论支持和潜在的解决方案。但是，如果这些大模型仅仅停留在理论层面，无法有效地应用到临床实践中，那么它们的价值将大打折扣。

临床应用研究就是连接大模型理论与实际临床应用的桥梁。只有通过严谨的临床应用研究，我们才能将大模型中蕴含的潜力转化为实际的临床效益。就如同精心打造的先进武器，如果不经过实战检验，就无法真正发挥其威力。

临床应用研究能让人工智能算法在真实的临床场景中得到充分的验证和优化。不同地区、不同人群、不同情况的患者具有独特的生理特征和疾病特点，这些差异可能影响人工智能系统的性能。只有通过广泛而深入的临床研究，我们才能了解这些影响，并对算法进行针对性的优化和改进，使其更好地适应临床实际需求，真正做到为患者服务。

而且，临床应用研究还能帮助我们解决人工智能应用过程中出现的伦理、法律等问题。比如，当人工智能给出的诊断或治疗建议与传统方法产生冲突时，我们该如何抉择？这需要我们在临床实践中不断探索和总结。只有在实际应用中不断解决这些问题，人工智能才能在血液透析领域得到更广泛、更安全的应用。